研究課題/領域番号 |
19K21077
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補助金の研究課題番号 |
18H05903 (2018)
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研究種目 |
研究活動スタート支援
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配分区分 | 基金 (2019) 補助金 (2018) |
審査区分 |
0302:電気電子工学およびその関連分野
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研究機関 | 東京工業大学 |
研究代表者 |
山内 淳矢 東京工業大学, 工学院, 助教 (60824563)
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研究期間 (年度) |
2018-08-24 – 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 |
2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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キーワード | 制御工学 / 協調制御 / モバイルセンサネットワーク / 環境モニタリング / 協調自律 |
研究開始時の研究の概要 |
環境モニタリングに向けてモバイルセンサネットワークを持続的に運用する協調制御システムを構築する.ドローンや地上ロボットといった異なるロボット群を協調させることで,より高い自律性を持つ協調制御システムを提案する.まず,ドローン群に搭載した視覚センサからモニタリング領域のマップを作成する.そして,ドローン群と地上ロボット群にマップ内の重要領域を探索させることで環境モニタリングを行う.また,上記内容を持続的に遂行するために各ロボットの電池残量を考慮することで持続的なモニタリングを行う協調自律制御アルゴリズムを提案する.最後に,提案アルゴリズムを実験システムにより検証する.
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研究成果の概要 |
本研究課題は,持続的環境モニタリングに向けた協調自律モバイルセンサネットワークシステムの構築に向けて,(1) ドローン群によるフィールドの指定・複数台地上ロボット群の動的位置推定,(2) 環境重要度の学習と被覆制御,(3) 電池充電を考慮したモニタリングの持続化に取り組んだ.(1)に関しては,地上ロボットの動的位置推定に関する理論構築に成功し,論文誌に採択された.(2)に関しては,学習した環境重要度に応じた被覆を達成するアルゴリズム提案に成功し,国際会議に採択された.(3)に関しては,計画通りロボット群の電池を自律的に充電させるアルゴリズム提案を行い,実験による検証に成功した.
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ロボット制御では様々な制約のもと,目的を達成する必要がある.本研究課題では,ロボットの安全性,性能保証,制御の持続化を制約条件として記述し,最適化問題として記述可能であることを明らかにした.また,ロボット制御の場合は実時間性が特に重要であり,実験結果からも本研究課題で提案したアルゴリズムが実時間での適用が十分可能であることを示し,学術的に意義深い結果である.また,環境のモニタリングは重要な社会的課題である.本研究課題はロボット群による環境モニタリングに向けた理論と実験の両面からの取り組みとなっており,社会的意義も大きい結果である.
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