| 研究課題/領域番号 |
21K03979
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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20020:ロボティクスおよび知能機械システム関連
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| 研究機関 | 苫小牧工業高等専門学校 (2022-2023)
愛媛大学 (2021) |
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研究代表者 |
杉本 大志 苫小牧工業高等専門学校, 創造工学科, 准教授 (40780424)
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| 研究分担者 |
曽利 仁 津山工業高等専門学校, 総合理工学科, 教授 (10353327)
都築 伸二 愛媛大学, 理工学研究科(工学系), 教授 (60236924)
漆原 史朗 香川高等専門学校, 電気情報工学科, 教授 (90311092)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
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| キーワード | 深層学習 / LPWA / 群ロボット / ブロックチェーン / 深層強化学習 / 協調動作 / 共調動作 / 分散学習 / 移動ロボット |
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| 研究開始時の研究の概要 |
群ロボットは，個々の自律分散型ロボットが目的や意思を持った一つの集団として行動し，目標を達成するシステムである．このシステムを構築する際，Peer-to-PeerによるWireless Networkがしばしば利用される．スケーラビリティの向上や耐障害性の高さが期待できる一方，セキュリティ確保の困難さや，悪意ある命令が実行される可能性というデメリットも存在する．また，群ロボットが活動する範囲を考えた場合，通信可能範囲の制約を受けるため，広大なエリアでの動作は難しい．そこで本研究では，Low Power, Wide Area，Blockchainと分散型深層学習を組み合わせたシステムを提案する．
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| 研究成果の概要 |
本研究では，群ロボットの制御に対し，Low Power, Wide Area (LPWA)システム，BlockchainとMulti-Agent自律分散型深層学習を組み合わせたシステムを提案するという目標のもと，Dueling DQNとモデル化したLoRa無線，Blockchainを用いた協調動作システムをシミュレーション的に構築した．検証実験の結果，一般的なマルチエージェント強化学習システムと遜色ないパフォーマンスの実現を確認した．今後はシステムを実際のハードウェアに反映することで実環境における具体的な動作についての考察を行いたい．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，群ロボットの制御に，Low Power, Wide Area(LPWA)システム，Blockchain，およびMulti-Agent自律分散型深層学習を組み合わせたシステムを提案した．これにより，エネルギ効率の高い広域通信技術とセキュアなデータ管理，および高度な自律学習を融合させた新たな協調動作システムを構築した．シミュレーションを通じて，Dueling DQNとLoRa無線，Blockchainを用いた本システムが，従来のマルチエージェントシステムと遜色ないパフォーマンスを発揮することを確認した．この成果は，スマートシティや農業，災害対応など広範な社会的課題への応用が期待される．
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