制御バリア関数と深層学習に基づくロボット群の分散制御

Research Project

Project/Area Number	25K07810
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 21040:Control and system engineering-related
Research Institution	Kyoto University of Advanced Science
Principal Investigator	福島宏明京都先端科学大学, 工学部, 教授 (40377015)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000) Fiscal Year 2027: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000) Fiscal Year 2026: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000) Fiscal Year 2025: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Keywords	ロボット群の制御
Outline of Research at the Start	実験データから制御則を学習する方法に関しては古くから様々な研究があり，とくに深層学習の有効性が画像認識などの分野で注目されて以降，精力的に研究が進められている。しかし，ロボットの制御，とくに複数ロボット群の制御においては，安全性などへの懸念から普及しているとはいえないのが現状である。本研究では，衝突回避などの制約条件を考慮する手段として提案された制御バリア関数に着目し，ロボット群の制御則を安全に学習する有効な手法の構築を行うことを目的として研究を行う。具体的には，移動ロボット群に対して実験データから深層学習を用いて制御バリア関数と制御則を学習する方法を提案し，実験検証を行う。