2015 Fiscal Year Research-status Report
UAVボクセルによる3次元配置ディスプレイに向けた基礎研究
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15K18094
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| Research Institution | Tokyo City University |
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Principal Investigator |
関口 和真 東京都市大学, 工学部, 講師 (80593558)
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2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | multi agent control / unmanned aerial vehicle / UAV voxel |
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| Outline of Annual Research Achievements |
空間的に配置した複数のUAVによって画像情報を再現するためには個々のUAVの運動制御だけでなく全体として3次元的な位置・姿勢のフォーメーション制御をおこなう必要がある．またUAVの制御において風などの外乱の影響を抑制することは重要な制御課題である．これらの問題に対し平成27年度は市販されているUAVを対象として以下のような研究結果を得た．
１．位置・姿勢フォーメーション制御
整った描画をおこなうためには，全てのUAVが同期した運動をおこなうことが重要となる．このような課題に対してUAVの隊列飛行にモデル予測制御を組み合わせることで，リーダーがモデル予測制御で予測した未来の状態や入力をフォロワーに伝達しその情報を元にフォロワーはモデル予測制御をおこなう．このようなアプローチで有限時間未来のフォーメーションまで考慮し，同期した隊列飛行を実現するアルゴリズムを作成した．また，数値シミュレーション，実機実験によって提案手法の有効性を示した．
２．ロバストなUAVの運動制御
フォーメーションを組みながら複数のUAVが密集して飛んでいることから，風などの外乱情報を共有しあうことで，一台のUAVが外乱を受けた時，残りのUAVはその外乱情報を既知のものとして利用できるようになる．このように外乱情報を既知とした場合の外乱抑制を兼ね備えた運動制御手法を提案した．これら予知可能な外乱情報に対して，有限時間未来までの状態を予測した上で最適な制御入力を算出する手法であるデル予測制御といった制御手法を用いることでロバストな運動制御則を構築し，数値シミュレーション，実機実験でその有効性を示した．
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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
応募当初の研究計画に挙げた位置・姿勢のフォーメーション制御，ロバストなUAVの運動制御についてそれぞれ研究を進め，次年度に計画していた実機実験による検証まで先んじておこない成果を挙げている．一方でUAV相互の影響については，学会発表に向け投稿はしているが，発表が確定していないという点で，当初の計画以上に進展しているとは言えない．以上の理由よりおおむね順調に進展しているといえる．
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| Strategy for Future Research Activity |
平成28年度以降も27年度に引き続き個々のUAVのロバストな運動制御，編隊を組むUAVのフォーメーション制御について研究していく．
１．相互干渉に対してロバストなUAVの運動制御
UAVの相互干渉の問題として2台のUAVが異なる高度ですれ違うシチュエーションが考えられる．この時，上を飛行するUAVの推力や下のUAVによって生じる下降気流の影響でそれぞれのUAVの飛行が不安定になるなどの問題が生じる．このような相互干渉はお互いの位置や速度などの運行状況を共有しあうことで事前に予測可能な外乱としてモデル化することができる．また，UAV自身のモデルも簡単化した線形モデルから，各ローターの影響が相互作用した複雑なモデルなど様々なモデルとコントローラの組み合わせを試し，実験を通してそれぞれを評価していくことで，予知可能な外乱の抑制手法として相応しいモデルとコントローラの組み合わせを探索していく．一方で，制御モデルとしては複雑すぎるモデルは扱いづらい．そのため，ダイナミクスの本質をとらえたノミナルモデルと，モデル誤差を補償する機構を組み合わせることで適切な制御系を構築することを目指す．
２．UAVのダイナミクスや大きさを考慮した3次元空間での位置・姿勢フォーメーション制御
規模の拡大をおこなうためには情報集約による集中的なコントロールやリーダー・フォロワーのような構成では難しくなることが予想される．そのため分散制御によって位置・姿勢フォーメーションを実現する必要がある．マルチエージェントシステムによる分散的なフォーメーション制御は数多く提案されてきているが，ほとんどは2次元平面上でのものであったり，エージェントの大きさを考慮していない．平成28年度以降は2次元平面上のフォーメーション制御手法を3次元空間で運動するUAVに適用できるように拡張し，数値シミュレーション上で有効性を確認する．
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