2021 Fiscal Year Research-status Report
| Project/Area Number |
21K12053
|
|---|
| Research Institution | Ritsumeikan University |
|---|
Principal Investigator |
園田 耕平 立命館大学, 情報理工学部, 助教 (90638628)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| Keywords | 群れ行動 / 群ロボット / 自己駆動粒子群 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
空間探索課題に対して、群ロボットを用いた手法を提案・開発した。具体的には、群ロボット研究開発プラットフォームであるKilobotを用いた既存のロボットチェーン（連結式）探索手法の改良手法を提案した。従来の手法では、スタート地点とゴール地点を結ぶ経路に冗長性が生じるが、それを最短経路に修正した。自己位置推定ができないKilobotを用いて、コマンド履歴の計算（ローカル座標系）からスタート地点への最短経路を計算し帰巣させるが、それを後続のロボットに連鎖させ、帰巣経路自体を新規のロボットチェーン化させることを可能とした。研究成果は、ロボット研究分野の国際会議に発表を行った。
研究計画では群制御に「高速情報伝播」を実装させることを最終目的にしているが、まずは通常の意味での「群制御」を実現させることが不可欠である。そのためには、群ロボットに群れ行動を行わせる必要があるが、Kilobotのような自己位置推定ができない「低機能」の群ロボットでは通常は困難である。しかし、今回開発した手法では、そのような自己位置推定の能力を仮定してなくとも、「ある程度の精度」でローカル座標系の構築と群ロボット間の共有（ローカル座標系を共有すると擬似的にグローバル座標系となる）が可能であることが明らかになった。この手法を用いて、Kilobotに群行動を行う制御を実装できると考えられるため、非常に意義深い成果であると判断している。次年度は本格的な群制御手法の開発にとりくむ。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
群ロボットを購入し、そのロボットに対応した群制御手法を構築したためである。研究の核となる仮説がたち、次年度はこの手法に基づいて研究を進められる見通しである。
|
| Strategy for Future Research Activity |
今年度の成果をもとに、さらに発展的な群制御手法を開発し、シミュレーション・実機においてKilobotを用いた検証実験を行っていく予定である。まず1つは、今年度開発したローカル座標系を用いてKilobotの群行動の基礎的な制御手法を確立する。これは「高速情報伝播」の基盤となるため、計画上の重要な課題であると位置づけられる。次に、提案手法の実機実装を視野にいれているが、この実現のためには「ローカル座標系の修復」が必要となる。なぜなら、Kilobotが脚部（ほそい棒）の振動による（原始的な）移動方式を採用しているため、座標のズレの発生が否めないためである。この誤差の修復方法に関していくつか案があるため、検証をおこないたい。
|
| Causes of Carryover |
今年度の実施額はおおむね計画通りであったが、少額が残った状況である。
|
