2018 Fiscal Year Research-status Report
障害物環境におけるネットワークの連結性を考慮した分散予測制御
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18K04199
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
福島 宏明 京都大学, 工学研究科, 講師 (40377015)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | ロボット群の制御 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，周囲の環境にあわせてロボット群が群れの形を変え，一部が分離することなく目標地点まで到達させる制御手法の確立に向け，以下の課題に取り組むことである．
(i)操作者が１台のロボットに目標経路を与えると，ロボット間の通信による情報交換を行うことなく，群れのネットワーク構造の連結性を維持する手法，さらに周囲の障害物にあわせて群れの形を変え，狭隘な環境でも目標経路に追従する分散的な制御手法を構築する．
(ii)上記(i)を発展させ，近傍ロボットの相対位置情報だけでなく，近傍ロボットの速度情報を用いることにより，近傍ロボット間でお互いの動きを予測し，迅速に群れの形状を変形可能な制御手法を構築する．
(iii)複数のUAVで構成されるロボット群，および陸上ロボットとUAVが混在したロボット群に対して，上記(i), (ii)の手法の有効性を実験により検証する．
今年度は，(i)の実現に向け，障害物環境に適用可能なアルゴリズムを構築した． このアルゴリズムでは，ロボットの移動方向の決定と，つぎのサンプリング時刻までの移動量の決定の２段階から構成されるアプローチを採用している．このように移動方向を先に決定することにより，全ての制約条件を満足する最大移動量を導出することが比較的容易になり，従来研究で困難である障害物環境下で連結性と衝突回避を理論的に保証することが可能となる．従来の方法では，移動方向の決定が適切に行われないために道幅の狭い障害物環境でデッドロックが起こる場合があるため，移動方向の決定の段階から制約条件を考慮する新たな方法を提案した．また，(iii)の実験検証の準備として，３台のクアッドロータを対象とした予備実験を行った．
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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
目的であった道幅の狭い障害物環境でデッドロック回避手法の提案や，３次元空間へのアルゴリズムの拡張を行うことができたため．
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| Strategy for Future Research Activity |
引続きＵＡＶへの応用に着手するとともに，上記の研究計画の(ii)に取り組む．また，実験検証において，外乱の影響や目標速度が振動的になる問題も見られたため，この問題にも取り組む必要がある．
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