| 研究課題/領域番号 |
20K11685
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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60010:情報学基礎論関連
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| 研究機関 | 法政大学 |
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研究代表者 |
和田 幸一 法政大学, 理工学部, 教授 (90167198)
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| 研究分担者 |
DEFAGO Xavier 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (70333557)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020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 | エネルギー制限ロボット / LCMサイクル / ライト付きロボット / メモリ対通信 / 同期度 / 無記憶ロボット |
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| 研究開始時の研究の概要 |
自律分散ロボット群に対する分散アルゴリズムの研究は，基本的な合意問題を解決するための最弱の仮定を求めることに焦点が当てられてきた．最も基本的な問題の一つである集合問題が基本モデルでは解けないということから導入された「ライト」によって，集合問題は可解となったが，ライト付きロボット群がライトなしの従来のロボット群よりも能力が高いこと以外のことは解明されていない．本研究では，ロボットのライトを記憶能力と通信能力によって定式化し，これら二つとロボットを如何に動作させるかの同期度との相互関係を明らかにし，ロボット群の計算能力を解明するものである．
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| 研究実績の概要 |
本研究は，ロボットが記憶できる能力，ロボット問の通信能力，ロボットを動作させる同期度がロボット群の計算能力に及ぼす影響を解明することを目的としている．ロボットにライトを搭載しないモデル(OBLOT)，ロボットに搭載するライトは自身も他のロボットも認識できるモデル(LUMI), 自身のライトのみを認識するモデル(FSTA)，他のロボットのみが認識できるモデル(FCOM)を考える．FSTAモデルにおいては，定数有限状態を持つだけで通信不可であると考える．また，FCOMモデルにおいては，ライトの色を見せることによって他のロボットと直接通信可能となるが，自身のライトの色は見えないため，次のサイクルでは通信内容を忘れてしまう，すなわち，ロボットは通信可能だが無記憶であると考える．それぞれのモデルの計算能力を同期度と合わせて明らかにすることが本研究の目的である．
令和2年度～令和4年度までに結果を拡張して，令和5年度では，特に非同期(Asynch)スケジューラのもとで，ロボットが記憶できる能力とロボット間の通信能力がロボット群の計算能力に及ぼす影響を明らかにした．これまでの非同期スケジューラに階層を定義し，その階層間に能力差があることを示した．LUMIにおいては，非同期と同期の間には差がないことがわかっていたが，非同期はほぼ完全同期（Rsynch)と等しいことを示した．また，FCOMにおいては，非同期度の緩いクラスは半同期(Ssynch)と同じであり，一般の非同期(Asynch)とは能力差があることを示した．さらにFSTAとOBROTにおいては，非同期スケジューラは2階層あり，それぞれの間とSsynchの間には能力差があることを示した．
それ以外には，これまで自律分散ロボット群に関連する未解決な問題をいくつか解決した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究の目標は，ロボットが記憶できる能力，ロボット問の通信能力，ロボットを動作させる同期度がロボット群の計算能力に及ぼす影響を解明することである．
令和2年度から令和4年度では，同期度の条件に基づいて，Fsynch,Ssynch，Rsynch（新しいクラス）における各ロボットモデルの計算能力を完全に明らかにした．とくにRsynchはこれまでこのモデルでは考えられていなかったロボットのエネルギー制限を考え，それに対応する同期度クラスがこれまでの完全同期(Fsynch)と半同期(Ssynch)の中間にあることを明らかにし，それぞれの間にLUMI,FCOM,FSAT,OBLOTいずれもロボットモデルにおいても能力差があることを示した．
令和4年度から令和5年度にかけては最も挑戦的である非同期(Asynch)に関しても取り組みこれに関してもほぼ完全に解明できた．ただ，Rsynchはロボットのエネルギーを制限したモデルと関連しており，Rsynchの性質を明らかにすることが残されていたので一年延長して，このモデルに取り組んだが，完全解明には至らなかった．その解明とこれまでに明らかにした計算能力の差のさらなる解明，すなわち，計算能力とロボットの機能のトレードオフをもう一年延長して，明らかにする．
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| 今後の研究の推進方策 |
ロボットが記憶できる能力，ロボット問の通信能力，ロボットを動作させる同期度がロボット群の計算能力に及ぼす影響を解明する過程で，新しい同期度を発見し，その性質を明らかにしたが，この同期度(Rsynch)は従来理論的には考えられていなかったエネルギー制限をしたロボット群の計算能力という，新しい研究分野を生み出したが，これに関しては，完全解明には至っていないので，明らかにする．また，これまでに得られた，各同期度間の計算能力差をロボットの機能を変化させた場合どのようになるかを最終年度では明らかにする．
これに関しては，FsynchとSsynchにおいては，ロボットの能力をある程度緩めても，能力差が変わらないことは示したが，RsynchとAsynchに関しては未解決であるので，それらを明らかにすることを最終年度の目標とする．
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