| Project/Area Number |
22K14275
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Review Section |
Basic Section 21040:Control and system engineering-related
|
|---|
| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
|---|
Principal Investigator |
舩田 陸 東京工業大学, 工学院, 助教 (50844247)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
|
| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
|
|---|
| Keywords | 制御工学 / 協調制御 / 環境モニタリング / ロボティックセンサネットワーク |
|---|
| Outline of Research at the Start |
本課題では，計測すべき異常や重要領域の出現・変化といった状況に適応しながらロボット群を協働させることで，未知環境の効率的なモニタリングを達成する．このために，ロボット群が取得した情報をもとに，機械学習によって環境状況の把握をする上位機構を構築する．その後，探索・重要領域への移動・対象の捕捉といったタスクから状況に適したタスクを各ロボットへ配分し，効率的なモニタリングを実現する．この際，各タスクは統一的な表現で体系化し，システムの簡略化も達成する．最後に，提案手法をシミュレータや実験システムにより検証する．
|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，計測すべき異常や重要領域の出現・変化といった状況に適応しながらロボット群を協働させることで，未知環境の効率的なモニタリングを達成することを目的としている．この実現に向けた重要な課題として，状況に応じて切り替える探索・重要領域への移動・対象捕捉といったタスクを，各ロボットが解く実時間最適化問題の制約式として統一的に表現することを挙げている．この課題達成に向けて，本年度は複数台のドローンを用いた環境モニタリング手法の提案と，地上ロボットが情報を収集すべき目的地へ到達するために不可欠となる制御手法を提案した．
まず，昨年度に引き続き，複数台のドローンを用いて監視すべき環境を見落としなくモニタリングするというタスクを，制御バリア関数と呼ばれるかたちで制約式として表現した．本提案手法は，高い影響力をもつ国際学術論文誌に掲載された．本提案手法の有効性は，室内実験にて検証している
つぎに，ロボットの形状を楕円体として模擬し，目的地へ外界と衝突をすることなく到達するタスクを制御バリア関数として設計し，実時間最適化問題として組み込んだ．ここで，ロボットの形状を楕円体として模擬することによって，従来の点や円形状として形状を近似する場合よりも，より多様な形状のロボットを考慮した協調制御が実現できる．本提案手法は，現在国際学術雑誌に投稿済みである．
最後に，実験検証用のシステム構築に関しても，昨年度まで取り組んでいたマルチコプター用のシステムに加えて，地上走行ロボットを用いた実験システムの構築を進めている．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
今年度は，当初目標としていた探索，重要領域への移動といった制御則を制約式として統一的に表現することができた．また，ロボットや障害物を楕円体として模擬した衝突回避手法を提案したことによって，形状が異なる種々のドローンや地上ロボット間の衝突を防止させながら，協働して環境情報を収集することが可能となった．ドローンを用いた環境モニタリング手法は影響力の高い国際学術誌に掲載され，また上述の衝突回避手法も別の国際学術誌として投稿中であることから，当初の計画以上の成果が得られているといえる．
実験検証についても，昨年度まで取り組んでいたマルチコプターを用いた実験システムに加えて，地上走行ロボット用の実験システムも構築が進んでいる．以上の点からも計画以上の進展だと評価している．
|
| Strategy for Future Research Activity |
今までに提案した制約式を統合して，各ロボットが制約を切り替えることで柔軟に実施するタスクを変更できる枠組みを構築する．つぎに，各ロボットにどのタスクを割り当てれば，環境モニタリングにおける情報収集のパフォーマンスが向上するかを判断する上位機構を設計する．この上位機構に関しては，昨年度までにいくつか有望な手法を試すことができたため，それらを提案手法にどのように融合するかを検討することになる．また，これまでに構築したドローン用の実験システムと地上走行ロボット用の実験システムそれぞれを統合して，提案手法の検証を目指す．
|
