Real-Time Optimization-Based Autonomous Control of Multi-Robot Systems Under Uncertainty

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K14761
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 21040:Control and system engineering-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: Yamauchi Junya 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 助教 (60824563)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 制御工学 / 協調自律制御 / 最適化に基づく制御 / マルチロボットシステム

Outline of Final Research Achievements

This research project aims to construct an autonomous cooperative control system for a group of robots based on real-time optimization considering uncertainty. For 1. we proposed a method to learn an environmental model, and for 2. we proposed an algorithm to avoid obstacles while observing the target object with multiple robots. For 3, we constructed an experimental system using obstacles and verified the algorithm. We also constructed a similar environment in a virtual space.

Free Research Field

制御工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

システムの自律化は自動運転を始めとした高度システムを社会に実装していく上で欠かせない技術である．本研究は特にロボットに注目し，構造化されていない不確かさのある環境内でロボットを自律的に制御する自律化制御の基礎構築に貢献した．本研究において，機械学習と複数台ロボットの協調により環境の不確かさに頑健なシステム構築を目指した点に学術的意義がある．また，基礎理論を構築するだけでなく，その実装可能性を実験およびシミュレーションにより検証した点に社会的意義がある．