2021 Fiscal Year Research-status Report
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21K14132
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| Research Institution | Kansai University |
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Principal Investigator |
本仲 君子 関西大学, システム理工学部, 助教 (70781772)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 群知能 / 動作計画 / UAV |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では，群知能を小型クワッドロータ群に適用することで，完全自律飛行による屋内未知環境での探索タスクの遂行を目的としている．初年度である2021年度は，4台の小型クワッドロータが編隊を組んで移動することを想定し，スパース合意制御を用いて自律分散的に移動する方法について動力学シミュレーションおよび実機実験により検証を行った．その結果，管制塔を用いることなく4台の機体が合意を達成し，同じ状態に到達可能であることが確認された．また，合意制御では合意達成時の目標状態を指定できないため，リーダー・フォロワー型の合意制御を導入し，操作者が任意に操縦するリーダーに残り3台のクワッドロータがフォーメーションを保ったまま移動可能であることをシミュレーションにより確認した．
また，屋内環境においてクワッドロータに搭載されたカメラから得られた画像を物体検出器YOLOv3で処理し，機体の状態と組み合わせることによって対象物体の位置を推定して地図上にマッピングするシステムを構築した．実機実験の結果，指定した物体の位置をリアルタイムに地図上にマッピング可能であることが確認された．ただし，特定の実験環境下での確認に留まっており，広範囲の探索に向けて更にアルゴリズムを拡張する必要がある．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2021年度は当初の予定通り，複数台の小型クワッドロータに対してスパース合意制御を適用し，自律分散的に移動させる方法について動力学シミュレーションおよび実機実験による検証を行った．更に，任意の目標位置に群れを移動させることを想定し，リーダー・フォロワー合意制御アルゴリズムについても実装，検証を行った．また，クワッドロータに搭載されたカメラから得られた画像を物体検出器YOLOv3で処理し，機体の状態と組み合わせることによって対象物体の位置を推定して地図上にマッピングするシステムを構築した．以上より，研究はおおむね順調に進展していると考える．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は，探索の結果発見した物体に対してカルマンフィルタに群知能の分散合意制御の概念を組み込んだ合意型カルマンフィルタを適用することで，推定精度を向上させることを考える．また，指定した物体の位置をマッピングするアルゴリズムにおいては，1台のクワッドロータで検証を行っていたため，複数台のクワッドロータで分散被覆制御を行うことにより環境全体を探索する手法について模索する．
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| Causes of Carryover |
コロナ禍における学会計画の変更（特に国際会議のオンライン化）により，使用額が当初予定より少なかった．余剰分は執筆予定の論文掲載費，及び予備のクワッドロータ購入に充てる予定である．
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Research Products
(8 results)
