| Project/Area Number |
22KJ1335
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| Project/Area Number (Other) |
22J22440 (2022)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2023)
Single-year Grants (2022) |
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| Section | 国内 |
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| Review Section |
Basic Section 20020:Robotics and intelligent system-related
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
折金 悠生 東京工業大学, 工学院, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2023-03-08 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥2,500,000 (Direct Cost: ¥2,500,000)
Fiscal Year 2024: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
Fiscal Year 2023: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
Fiscal Year 2022: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
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| Keywords | 群れロボット / 自律分散システム / 結合振動子系 / 振動的相互作用 / オクルージョン / 秩序形成 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では，多数の人工エージェントが人間と移動空間を共有するロボットインクルーシブ社会の実現に向け，自律分散移動体集団の特性を設計する手法の構築を目指す．局所的通信から実装可能な相互作用を用いて，大域的な状態量を集団内で共有する．これを用いて内部のデッドロックや外部からの応答を，可能な限り個体のタスクを妨げない形で整形する．本研究では理論的な考察のみに留まらず，実ロボット集団で実装可能な手法の構築を行う．このために，集団内部で生じる遅れやずれの影響を解析する．これらの知見を用いて，ロボット集団を実装し，相互作用の導入とそれを用いた大域的特徴の応答設計を実現する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年は集団内の秩序形成の安定性解析と応用，および実ロボットによる実験環境の整備を主として行った，
昨年度までに提案した結合振動子モデルを用いた秩序形成には，ネットワークが動的に変化する場合の安定性に問題があった．そこで，マスばね系をもとにネットワークグラフの変化に伴うエネルギー変化をモデル化することで，エネルギー増減を定量的に求めた．またこの結果を利用することで，エネルギー増加による不安定性を抑制する手法を考案した．
次に，波動型の相互作用から推定できる特徴量として，大域的なネットワークグラフの変化を局所的な情報のみから推定する手法を考案した．これを応用することで，大域的な統括機構を持たない集団の同期的な行動切り替えを可能とし，シミュレーションで検証を行った．この行動切り替え手法については，デッドロックの集団的検出と組み合わせることで，デッドロック状態に適応的に対応可能な集団制御が可能になると考えており，現在研究を行っている．
最後に，ロボットプラットフォームの構築を進めた．ロボットにはLiDARによる周辺の環境把握能力，相互作用を実現するためのLEDと受光素子が取り付けられている．本年度はこのロボットを複数台同時に運用し，アプリケーション事例として温度源探索を行った．
以上の3点を通じ，デッドロック回避を可能な集団的秩序の相補的導入という本研究テーマについて，理論と実装の両面から研究を進行できたと考えている．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
1年度目までの静的なネットワーク特徴量の推定に加え，ネットワークの動的な情報を推定できることが分かったためである．2年度目の目標は，集団のダイナミクスをタスク達成に有効となるように設計する，というものであった．2年度目に振動的相互作用の導入を通じ，ネットワークのラプラシアン行列の変化を分散的な方法推定できることがわかった．ラプラシアン行列はネットワークの幾何的な性質，つまり大きさや構造の疎密に関する情報を持っている．この幾何的な性質は集団の変形性や障害物等に対する応答性に関連するため，推定した幾何情報に基づいてフィードバックを行うことで，本研究課題の目的であった相補的ダイナミクスの付与の実現が期待できる．ネットワークの変化が推定の安定性に与える影響についての研究が進んだことも，本研究課題が進展したと考える理由である．相互作用の安定性を保証できる段階までは，まだ改良が必要なものの，不安定化をある程度抑制する段階には到達することができた．
2年度目ではロボットプラットドームの構築も進展した．相互作用の実現に必要な機能を搭載したロボットシステムが実装され，複数台を運用したタスクも実施できた．これも当初研究計画の2年度目の予定していた内容であり，満足できたと考えている．実験の結果を通じ，相互作用を実ロボットで行う場合の特性や問題点が明らかになったため，3年度目ではこれらへの対応が求められる．
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| Strategy for Future Research Activity |
第一には，2年度目までの成果で推定できた動的なネットワーク特徴量をもとに，デッドロック解決に寄与する制御法を構築することが次のステップとして重要である．
この実現のために，ネットワークの幾何的な量とロボットの幾何的な配置の関係を，スペクトル幾何の知見を活かすことで明確にしたい．これを通して，最適計画や制御バリア関数等の制御理論的なアプローチに，推定結果をどのように組み込んでいくかを調べる．
相互作用の安定性に関しても，より確実に保証できるための方法を明らかにしたい．このためにシミュレーションにより，相互作用変数及びそこから計算される仮想エネルギーの発展について，詳細な様子を確認することが必要である．これについては計算に用いているコンピュータの性能を上げ，より細かいステップ時間での計算を行うことで推進したい．また，ロボット実験を並行して進めることで，実システムへの実装として適切な形での安定性確保手法を構築できると考えている．
本年度は本研究課題の最終年度にあたるため，理論研究の成果をロボット実験でアウトプットしたいと考えている．ロボットシステムのより安定的な動作のために，モータやモータドライバ，ホイールといった駆動部品をより精密な制御が可能なものに置き換える．また集団としての実装が肝要であることから，2年度目よりも台数をふやし，より研究成果のインパクトを高めていきたいと考えている．
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