2022 Fiscal Year Annual Research Report
多様なタスクを包括したマルチエージェントシステムの幾何・位相的制御理論の体系化
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19K04439
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
櫻間 一徳 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (10377020)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | マルチエージェントシステム / 分散制御 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の主要な目的は，マルチエージェントシステムの多様なタスクを包括する新しい制御理論を構築し，タスクごとの試行錯誤を不要とする，統一的な解析・ 設計理論の基礎を築くことである. 本年度は，これまでの研究で明らかにしたネットワーク構造と測定情報およびタスクの全体を包括する研究について，その応用事例の開発と対外発表に力を入れた．
応用研究の一つとして，相対的な測定値のみを利用してすべてのエージェントに共通の参照フレームを構築することにより，マルチエージェントシステムがグローバル座標系を推定する分散手法を提案した．この手法は，特徴点マッチングによるフォーメーション制御と類似性評価を組み合わせたものである．そのため，所望のフォーメーションを実現する分散制御器と，測定された相対位置と所望のフォーメーションの間の類似性を計算して，共通の基準座標を構築する分散推定器を設計した． 次に，共通座標系とグローバル座標系の間の誤差範囲を定量化し，構築された共通座標系が最適であることを示した．提案手法は，ローカル計測による隣接ロボットの相対位置情報のみが必要であり，ロボット間通信や相対姿勢観測は必要ない．最後に，12エージェントによるシミュレーションと8台の二輪ロボットによる実験を行い，提案法の有効性を示した．
応用研究のもう一つとして，センシング範囲の異なる２グループのエージェント群の動的マッチングのための分散制御器を設計した．
対外発表としては，システム制御情報学会誌「システム/制御/情報」にて，解説記事を執筆し，一般の研究・開発者に内容を広げた．また，本研究の内容で計測自動制御学会木村賞を受賞し，第10回制御部門マルチシンポジウムにて記念講演会を行った．
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