| Project/Area Number |
21K12081
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61050:Intelligent robotics-related
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| Research Institution | Setsunan University |
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Principal Investigator |
片田 喜章 摂南大学, 理工学部, 准教授 (30411705)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
渡邉 真也 室蘭工業大学, 大学院工学研究科, 教授 (30388136)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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| Keywords | 複数ドローン / 経路計画 / 衝突回避 / 多目的最適化 / 進化計算 / ニューラルネットワーク / ドローン / 多目的進化計算 / 自動飛行 / 飛行経路計画 / 進化型多目的最適化 / 人工神経回路網 / 複数巡回セールスマン問題 |
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| Outline of Research at the Start |
近年，ドローンを物流に適用する研究が進んでいる．実用化のためには，それらを複数機用いる配送計画問題を解決することが重要な課題であり，計画時のドローンの衝突回避・飛行時の不確実性に対する対応が必要になる．本研究では衝突回避を考慮した複数ドローンの飛行経路計画問題を解決するため，人工神経回路網を用いて飛行地点群を各ドローンに割り当て，最短経路を求解する方法を明確にする．とくに，進化型多目的最適化に注目することで，複数ドローンの経路計画法を確立し実用化を促進する．本研究により，複数ドローンの飛行経路の様態が明らかになることから，さまざまな分野での複数ドローンの展開が可能になると考えられる．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究で取り扱う飛行計画問題は，数理計画の分野で複数巡回セールスマン問題(MTSP) とよばれる複数エージェントの経路計画問題と等しくなる．そのため，本研究では，衝突回避を考慮した複数ドローンの飛行経路計画を以下のように行っている．
(1) 飛行地点群を各ドローンに割り当てる問題を，多目的進化型人工神経回路網(ANNs) を用いて解き，割り当てられた飛行地点群の飛行経路を巡回セールスマン問題(TSP) で広く採用されている最適化手法(TSPソルバー) を用いて解く，二段階探索法を実施し，解探索性能を検証する．
(2) (1) の結果をもとに，屋外の飛行地点群の位置情報(緯度・経度) を用いて，提案手法を適用して複数ドローンの飛行経路を生成し，複数の実機ドローンを飛行させて飛行経路の有効性を検証するとともに，実機ドローンで生じる不確実性を明らかにする．
(1)に関する概要:ドローンへの適用を念頭にした，多目的進化計算および計算機実験により得られる非劣解集合および選好解の特徴から複数評価指標の選定を終えた．本実績は，SCIS2023において国際会議発表している．
(2)に関する概要:(1)の結果をもとに，ドローンの飛行経路計画により適した衝突回避指標を評価指標に組み込み，ドローン台数を変更することによって得られる飛行経路を検証した．また，産業機1台を追加購入し2台のドローンで実験を開始した．5台に対し得られた経路に基づいて，1台ずつ実機ドローンを自動飛行させ，経路に沿った自動飛行が可能であることを確認した．
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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
(1)に関して．飛行地点群割当てに用いる人工神経回路網を設計するために多目的進化計算を適用し，ドローンの経路計画に適した評価指標を設定することによる性能検証を計算機実験によって行った．また，使用するドローン台数(3,4,5台)および目的飛行地点群(4461地点)に対する飛行開始地点の位置設定による飛行経路の評価値の変化を検証した．本研究成果を国際会議SSCI2023において発表した．
(2)に関して，(1)の結果をもとに，飛行実験を行う人工芝グラウンド上空における飛行地点群の位置情報に対して，提案手法を適用して飛行経路を生成した．一昨年度に購入したドローン産業機を自動飛行させ，経路に沿った自動飛行を行った．この結果を踏まえて，実機ドローンの経路計画により適した衝突回避を評価指標に組み込み，ドローン台数を変更する計算機実験を行った．3,4,5台に対し得られた経路に基づいて，1台ずつ実機ドローンを自動飛行させ，経路に沿った自動飛行が可能であることを確認した．この結果はRobomech2024において発表予定である．さらに同型の産業機を1台追加購入し，複数同時飛行の実験を開始している．
また，研究成果のとりまとめ，国際会議発表および論文投稿を行うため，本事業の期間を1年間延長した．
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでの研究実績・進捗状況を考慮して実施する内容は以下2点である．複数ドローンの経路計画として当初想定していたスタート位置の設定を見直して計算機実験を行い，得られた経路の検証実験を産業用ドローン2台を用いて行う．得られた研究成果に関して，国際会議発表および論文投稿を行う．
今後の計画を以下に示す．ここで，R6-1は令和6年度前期，R6-2は令和6年度後期実施を表す．
[I] 人工芝グラウンド飛行経路計画{スタート位置の変更および自動飛行実験(R6-1), 研究分担者と協議(R6-1)}
[II] 国際会議における研究成果発表(R6-1)，論文投稿(R6-2)
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