2022 Fiscal Year Annual Research Report
自律移動ロボットに対する情報削減的計測戦略を有した経路計画・追従システムの構築
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21K20425
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
舩田 陸 東京工業大学, 工学院, 助教 (50844247)
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| Project Period (FY) |
2021-08-30 – 2023-03-31
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| Keywords | 制御工学 / 自律移動ロボット / 経路計画 / 追従制御 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，目的地への移動に必要な環境情報のみに注意を払う効率的な計測によって，自律的な移動を達成する経路計画・追従制御手法の構築を目的としている．この達成に向けて，(1)昨年度までに提案した経路計画手法の有効性検証とより複雑な環境へ適用するための改善と(2)生成された経路に追従する際の制御入力・計測のオンライン計算に取り組んだ．
まず，(1)に関して，昨年度に構築した経路計画手法を改善した．具体的には，ロボットに搭載されるセンサの特性を反映した経路・計測戦略の計画を実現できるようにしつつ，アルゴリズムの効率化によって計算時間を大幅に短縮した．アルゴリズムの改善によって，より現実に近い複雑な環境に対する経路・計測計画を達成した．また，シミュレーションによって，カメラを搭載したドローンといった対象にも提案手法が適用できることを確認した．本成果は，国際学術論文雑誌に掲載された．また，実験検証を見据えて，ドローンを用いた実験システムを複数構築した．
つぎに，(2)では計画された経路へロボットが追従する際に，実際のロボットやセンサの特性を加味した追従制御・計測手法を構築した．提案手法は実時間での計算が可能である．さらに，シミュレーションによって，経路計画時に要求された推定精度・計測戦略を満たしながら，ロボットを目的地へと移動させられることを検証した．この結果は国際会議論文として採択された．また，昨年度に引き続き，正規分布として表現されたロボットや障害物を楕円体と解釈し，楕円体同士の障害物回避手法を複数構築した．本手法の一つは国際学術論文に掲載され，もう一つの手法も現在執筆中である．
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Research Products
(11 results)
