| 研究課題/領域番号 |
17K01304
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
社会システム工学・安全システム
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| 研究機関 | 日本工業大学 |
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研究代表者 |
神林 靖 日本工業大学, 先進工学部, 准教授 (40269527)
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| 研究分担者 |
滝本 宗宏 東京理科大学, 理工学部情報科学科, 教授 (00318205)
松澤 智史 東京理科大学, 理工学部情報科学科, 講師 (20385529)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2019年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2017年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | 移動エージェント / 群ロボット / 粒子最適化 / 不整地踏破ロボット / ロボット制御 / PSOアルゴリズム / エージェントプラットフォーム / アルゴリズム / エージェント / ロボット |
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| 研究成果の概要 |
複数（9台）の小型で安価な自律型ロボットからなる対象物探索システムを開発した。想定するアプリケーションは，障害物や狭隘な箇所も多い屋内での対象物や遭難者探索である。大域的な情報を利用できないという前提に立って開発を進めた。大域的な情報を利用できない不利益を補うために，群知能アルゴリズムの1つである粒子群最適化手法（PSO）を採用した。これまで研究を進めてきた移動ソフトウェアエージェントを使用して，障害物が多数存在する状況下でPSOを用いた自律型探索ロボットシステムを開発することで，この問題を解決した。また不整地を協働することで乗り越える機構とアルゴリズムの開発も，課題を残しながら成功した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
わが国は地理的な特性上地震や台風といった災害に見舞われやすい。2011年に起きた東北地方太平洋沖地震や2016年の熊本地震はとりわけ記憶に新しい。このような災害が発生した現場は救助活動を行う際，二次災害が発生する恐れがある。救助現場において人間が立ち入ることが危険と判断された時，ロボットを利用することが望ましい。本研究で作成した群ロボットのプロトタイプは，人命救助と実地探索を主に活動することを念頭において開発した。本プロトタイプを元に実用システムを開発すれば，救助の際，人の負担や二次災害を抑制することができる。また実地探索は，経路探索や画像認識により救助者に最適な選択の補助をすることもできる。
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