2020 Fiscal Year Annual Research Report
Learning-based Pose Coordination of Multirotor UAV Networks: Theory Development and Experimental Validation
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18K13775
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| Research Institution | Meiji University |
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Principal Investigator |
伊吹 竜也 明治大学, 理工学部, 専任講師 (30725023)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 制御工学 / 協調制御 / 機械学習 / ドローンネットワーク |
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和2年度は，主目的であるドローンネットワークの学習型位置・姿勢協調制御について，剛体ネットワークの分散型位置・姿勢協調制御，およびマルチロータ型UAV（ドローン）の学習型位置・姿勢制御の双方で順調に成果を挙げた．まず，分散型位置・姿勢協調制御問題について，球面上に拘束された剛体群に対して剛体間の衝突を回避，すわなち安全を保証しつつ可能な限り位置・姿勢協調を達成することを目的とした，最適化ベースの分散型衝突回避則を新たに提案した．同様に，2次元平面上の楕円形状を有する剛体群に対しても最適化ベースの分散型衝突回避則を新たに提案した．これらの提案手法の有効性は数値シミュレーションにより検証されている．
つぎに，ドローンの学習型位置・姿勢制御問題について，ガウス過程回帰と呼ばれる機械学習手法を用いた作業空間の安全性を学習する機構を新たに考案した．さらに，この学習機構をドローンのモデルを考慮した位置・姿勢制御と統合することで，ドローンの未知の作業空間における安全性を保証した位置・姿勢制御手法を新たに提案した．また，小型のドローンを用いた実機実験により提案手法の有効性を検証した．
以上の本研究課題の主な研究成果に加えて，関連する研究として，耐故障性を保証しつつ運動性能を高めることを目的とした新たなドローンの構造設計手法も提案した．以上の成果は，査読付き国際論文や国際会議論文に採択され，また国内会議発表でも好評を得ていることから，学術的に意義が認められている．
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