| 研究課題/領域番号 |
19K04447
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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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| 審査区分 |
小区分21040:制御およびシステム工学関連
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
鷹羽 浄嗣 立命館大学, 理工学部, 教授 (30236343)
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| 研究分担者 |
大橋 あすか 香川高等専門学校, 一般教育科, 助教 (50782166)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | 分散協調状態推定 / ベイズ推定 / カルマンフィルタ / SLAM / 非線形システム / 分散協調推定 / 粒子フィルタ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
センサネットワークの基本問題として，複数のセンサノードにおける観測値から対象システムの内部状態を推定する問題を考える．観測雑音およびプロセス雑音の下で，非線形システムに対して，各ノード間の情報交換・情報集約の構造に基づいて高精度かつ高効率な状態推定アルゴリズムを開発し，マルチロボットSLAM問題に応用してその有効性・有用性を検証する．SLAMとは，自律移動ロボットの自己位置と環境地図の同時推定のことである．特に，非線形システムに有効な状態推定手法である粒子フィルタ及びUnscentedカルマンフィルタの分散協調型アルゴリズムを提案する．
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| 研究成果の概要 |
本研究は，センサネットワークにおける分散状態推定問題について検討したものである．分散型カルマンフィルタの従来法では推定値の最適性は保証されておらず，推定精度が著しく劣化する場合がある．そこで我々は，ネットワークが環状トポロジーの場合に，ベイズ推定の考え方に基づいて最適推定値を与える新しい分散型カルマンフィルタを導出した．また，これを非線形システムへ拡張して分散型unscentedカルマンフィルタ(UKF)を提案した．さらに，この分散型UKFをマルチロボットSLAM問題に適用し，実データを用いた数値実験により提案法の有効性・実用可能性を検証した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
センサネットワークやSLAM(移動ロボットの位置推定と環境把握の同時実行)の技術は現代社会に深く浸透しようとしている．本研究は，これらの技術の基礎となる分散協調型状態推定問題を研究したものであり，非線形システムに対する分散型最適推定アルゴリズムを提案している．このアルゴリズムの完成度を上げることにより，より多様なセンサネットワークやSLAMのシステムに対して高精度な計測・情報抽出を実現することが期待できる．
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