2013 Fiscal Year Research-status Report
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25330308
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Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Research Institution | The University of Aizu |
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Principal Investigator |
成瀬 継太郎 会津大学, コンピュータ理工学部, 准教授 (10301938)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | スワームロボティクス / マルチエージェントシステム / 群れ形成 / 可視化 / 自己位置推定 / カルマンフィルタ |
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| Research Abstract |
本研究の目的は数百万個体からなる群れの性質を解明し、それを群ロボットの移動制御に応用することである。まず群れの個体数が増えた時にどのように運動の様相が変わるか＝相転移が発生するかを解明する。そして数百万個体からなる大規模群れでの包括的な数値実験を行い、理論を検証する。応用として超多数移動ロボットの制御手法を構築する。
上述の目的に対して本年度は、（１）相転移現象を解明するために大規模群れ可視化システムの開発、（２）超多数移動ロボットの制御手法開発のために群れ位置推定手法の開発と、（３）将来的な応用のために軟弱地盤用の移動ロボットの開発を行った。
（１）では百万個体のエージェントに対して群れ形成の数値実験を行い、各個体の位置、速度、群れ形成力、内部エネルギを記録した。そしてそれらを様々な視点と拡大率で表示するシステムを開発した。とくに群れの解析を行うためには大量の事例を観測する必要があるが、使いやすさ、とくに処理速度が重要となる。本年度はアルゴリズムの吟味とGP-GPUの利用により現実的な使用に耐えうるシステムを開発した。
（２）群れ形成を行うために、各個体は位置と速度を利用するが、実際の生物は観察によりそれを推定している。人工エージェントでも生物のような自律性を持たせるために観測による自分の位置と速度の推定を行う。ここでは、距離計測とエージェント間の通信が可能であることを前提とし、群れ相互自己位置推定と呼ばれる手法を開発した。数値実験により、この手法は各個体が独立に位置推定を行うより精度が高いことが明らかになった。
（３）群れ制御によるロボットシステムの応用事例として、アイガモ農法のロボット化を考える。そのためには水田という軟弱地盤における移動方式の開発が必要である。本年度はロッド型車輪による移動機構を開発し、実際の水田でその有効性を検証した。
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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
群れの相転移の解明に関しては、そのためのツールである可視化ソフトウェアの開発がほぼ完了しているため、次年度以降は中心課題である相転移の理解に移行することができる。一方、超多数移動ロボットの制御手法の構築に関しては各個体の自律的な位置と速度の推定が可能になったため、次年度以降は中心課題である群れロボットの制御アルゴリズムと形成される群れの性質や安定性の関係の解析を行っていくことができる。また実際のロボットシステムとして実現するための準備も整いつつある。
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| Strategy for Future Research Activity |
群れの相転移の解明に関しては、各個体の微視的な状態から群れ全体という巨視的な状態との対応付けが主たる課題となるが、微視的量からなる多次元ベクトルか巨視的な状態のスカラ値への写像を発見するという手段により研究を進めていく。
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