| 研究課題/領域番号 |
21K04104
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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 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
畑中 健志 東京工業大学, 工学院, 教授 (10452012)
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| 研究分担者 |
山内 淳矢 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 助教 (60824563)
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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: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 膿瘍モニタリング / ドローンネットワーク / 半自律制御 / 分散協調制御 / 農場モニタリング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究課題では，農場のモニタリング負荷軽減に向けて，ドローンネットワークを用いた半自律型分散協調システムを構築し，その有効性を検証する．具体的には，半自律分散協調制御系の設計，人の特性学習と自律性決定を行う機構の設計，検証実験の実施という３つの課題に取り組む．これにより，以下の２つの問いに対する答えを導く．
・人の負荷軽減を前提に，人に何の情報をフィードバックし，どのような指令を出力させるべきか．
・人のデータから学習した特性をいかにロボット群制御に反映させ，操作性・安定性・性能の向上に役立てるか．また，それらの向上率は定量的にどの程度であるか．
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| 研究成果の概要 |
本研究では、農場モニタリング、特に農地や農作物の3次元モデル構築のための新たなドローンネットワークの分散協調制御法を提案し、理論、シミュレーション、ラボ実験、フィールド実験によってその効果を検証した。また、本協調制御に人間の介入を許容する半自律制御系を新規に提案し、操作データに基づく人間のモデル化やその特性解析を実施した。前者はイタリアCNR、後者はセビリア大学およびメリーランド大学との国際共同研究として実施し、複数の国際誌および国際会議にて発表済みである。本研究を通じて、適切な人間とドローン群の協調によって、3次元モデルの精度が大幅に向上することを明示することに成功した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
空撮画像からの3次元モデル復元はコンピュータビジョンの分野で長く研究されてきたが、ここでは画像データは所与のものとして復元精度の向上が主題であった。これに対して、本研究課題はドローン群の適切な協調制御が復元精度と画像サンプリングの効率向上に大きく寄与することを示した。また、適切な人間の介入によってさらなる精度向上を実現する半自律制御を提案するとともに、3次元運動操作時の人間動特性に関する新たな知見を導出した。これらはいずれも高い学術的新規性を有する成果である。また、フィールド実験を通して提案システムの実現可能性を明示したことで、農作業の負荷軽減という社会課題の解決に寄与する可能性を明示した。
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