| Project/Area Number |
20K14766
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 21040:Control and system engineering-related
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
Yamamoto Kaoru 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (20834104)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | マルチエージェントシステム / 移動ロボット群 / スケーラビリティ / モデル予測制御 / 群制御 / 移動体制御 / スケールフリー / 群ロバスト性 / 群モデル / Algebraic connectivity / フォーメーション制御 / ネットワーク化制御 / 自律移動ロボット群 / スケールフリー性 |
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| Outline of Research at the Start |
自律移動ロボット群の制御（より一般に，ネットワーク化制御）において，ネットワーク構成要素（ロボット）の参加あるいは離脱により構成要素数が変化すると，要素間相互作用のためネットワーク全体の制御性能が劣化あるいは不安定化する．これを，研究代表者の提案するスケールフリーネットワーク制御理論に基づいて，要素数変化による影響を陽に扱うことで解決することを目指す．さらに，本制御問題を，制御対象のモデルに基づいて未来を予測・最適化し，時々刻々の行動を決めるモデル予測制御として定式化し，リアルタイム手法に拡張する．これによって，構成要素数が変動する場合のネットワークを統一的に制御することが可能となる．
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| Outline of Final Research Achievements |
The research aims at establishing robust distributed control strategies against the events of robots joining or leaving the swarm. During this research period, we derived some rigorous conditions for maintaining the swarm control performance in such events. We also proposed a swarm model inspired by collective behaviour in nature that achieves engineering goals, and developed a practical distributed control method using model predictive control. In particular, we verified its effectiveness in solving the navigation problem in unknown environments with obstacles.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
多数の移動ロボット群を自律的に動かし，様々な社会的課題を解決しようとする試みが近年盛んに行われており，安全かつ高精度な自律分散制御の確立は喫緊の課題である．本研究においては，多数のロボットが近接して移動することで生じる相互作用による不安定化を防ぐこと，またその理論保証を与えることにその学術的意義および社会的意義がある．また，モデル予測制御により未知環境への適応性を向上させ，さらに，ロボットに搭載可能な小型コンピュータでも制御が実行可能であるよう計算負荷にも考慮しており，実用化を視野に入れた研究である．
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