2009 Fiscal Year Annual Research Report
移動エージェントと進化アルゴリズムを用いた群ロボットの効率的な制御の研究
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20510141
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| Research Institution | Nippon Institute of Technology |
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Principal Investigator |
神林 靖 Nippon Institute of Technology, 工学部, 准教授 (40269527)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
辻村 泰寛 日本工業大学, 工学部, 准教授 (80240977)
山地 秀美 日本工業大学, 工学部, 准教授 (20327018)
滝本 宗宏 東京理科大学, 理工学部, 講師 (00318205)
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| Keywords | 移動エージェント / 最適化アルゴリズム / 群知能 |
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| Research Abstract |
本研究は、きわめて多数の群ロボットを効率よく任意の集団へとまとめることを目的としている。考えられるアプリケーションは空港などで見かけるカートである。カートは決められた場所から旅行者によって取られ、不要になった時点で任意の場所に放棄される。再度集めるのはかなりの重労働であるが、現在では世界中の空港ですべて人手によって集められている。われわれは、現実的な解決法として、カートであるロボットが、最小のコスト(移動距離)で、ある程度の集団にまとまり、それを人手で回収する方法を提案した。これまで研究してきた階層型移動エージェントとアントコロニー最適化手法あるいは遺伝アルゴリズムをくみあわせることにより、知的なロボットが実現できるはずである。平成21年度の成果は次のとおり。
1. ロボット制御用言語によって記述されたモバイルエージェントには、群ロボットを一つずつ巡回し、位置の測定を行なう。位置とロボットの向きの測定にはRFIDを用いた。正確なデータが取得できた。
2. 新たにフェロモンエージェントという移動エージェントを導入し、群ロボット全体で群知能を実装した。
3. 単に最適な集合場所を求めるだけでなく、具体的な軌跡を各ロボットに与える再帰的なアントコロニー最適化のアルゴリズムを、シミュレータを作成して考案している。現在実装中であり、今年度前半には完成予定である。これにより衝突回避運動を巧みにかつ省エネルギーとなるように経路を算定できることが期待できる。
2のフェロモンエージェントを用いた群知能による最適化と3の再帰的にアントコロニー最適化を実施する方法のどちらか、あるいは両方により集合問題の最適解を得られることを期待している。平成22年度は、この点を重点的に取り組みたい。あわせて単に集合するだけでなく整列するような実装も行ってみたい。
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