2020 Fiscal Year Annual Research Report
Decentralized predictive control while preserving network connectivity in obstacle environments
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18K04199
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| Research Institution | Kyoto University of Advanced Science |
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Principal Investigator |
福島 宏明 京都先端科学大学, 工学部, 教授 (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，陸上ロボット群、および両者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，主に(iii)に関する研究を行った．具体的には，近傍のロボットの速度の推定値を用いて移動速度を向上させ，速度の指令値の振動が大きい問題を解決することを目的として前年度に提案した方法の有効性を陸上ロボットにより検証した．実験により，これら２つの問題，およびロボット間の距離が最大許容距離近くまで増加する問題が解決されることを確認した．また複数のドローンに対する３次元空間での方法の実験検証の結果を，IEEE Conference on Control Technology and Applications に投稿した．
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