| 研究課題/領域番号 |
23K13351
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 東京大学 |
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研究代表者 |
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) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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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 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2023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 | 制御工学 / 協調自律制御 / 学習制御 / 構造物モニタリング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
３次元構造物を複数台の移動ロボットによりモニタリングすることを目的とし，センサを搭載したロボット群と自律制御アルゴリズムからなる構造物モニタリングシステムを構築する．具体的には，３次元構造物の表面をロボット群に搭載したセンサにより観測する制御を考える．構造物の形状，環境中の障害物の位置や形状が事前にわからない状況も想定し，構造物や障害物等の環境モデルを機械学習法により学習する．学習した環境モデルに基づき，ロボット群の安全性を保証しつつ構造物全体をモニタリングする制御アルゴリズムへと発展させる．さらに，模擬構造物を導入したマルチロボット実験システムを構築し，提案アルゴリズムの有用性を検証する．
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| 研究実績の概要 |
本申請課題は，環境モデル学習に基づくロボット群による構造物モニタリングシステムの構築を目指して以下の３点を実施するものである：① ３次元空間内の曲面被覆制御アルゴリズムの提案，② 環境モデルの学習およびロボットの安全性を考慮したアルゴリズムの提案，③ 模擬構造物を用いた実験システムの構築および検証．
課題 ① に関しては，曲面を複数台ロボットにより被覆する制御に関する文献調査を行った．いくつかの数学的な問題設定とその解法，計算方法について理解を深めた．
課題 ② に関しては，２次元平面上で得られた点群から障害物の形状を学習し，制御に用いる方法を提案した．点群にはノイズが加わるため，確率的に安全性を学習できるスパースベイズモデルを採用した．大量の点群データが得られた状況を考え，バッチ学習とアンサンブル学習を行った際の性能と計算量を定量的に評価した．
課題 ③ に関しては，LiDARセンサを搭載した地上ロボットの実験システムを構築し，フェンスにより模擬構造物を設置した実験フィールドを作成した．この実験フィールドで ② で提案したアルゴリズムの実験検証を行った．
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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
課題 ① に関しては，当初の予定であるアルゴリズム提案において，数学的にも計算方法的にも困難な問題があり，文献調査から開始することにした．
課題 ② に関しては，当初の予定通り，点群データから障害物の形状を学習する方法を提案し，学習方法の比較を行った．
課題 ③ に関しては，カメラの姿勢も制御可能なドローンが販売中止となったため，代替品の製作に取り組んだ．カメラの操作以外はほとんど完了した．アルゴリズムの実験検証については当初の予定通り進んだ．
以上を勘案して（２）おおむね順調に進展している，と評価する．
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| 今後の研究の推進方策 |
課題 ① に関しては，構造物の表面を３次元曲面ではなく複数枚の平面で表現することを考える．被覆する平面を切り替えなが複数枚の平面を被覆する制御手法の提案に取り組む．
課題 ② に関しては，各ロボットが保有するそれぞれの点群データから障害物の形状を学習し，近傍のロボットの形状情報を統合する分散学習アルゴリズムの提案に取り組む．
課題 ③ に関しては，前年度に続いて実験に使用するドローン製作に取り組む．姿勢を変更可能なカメラおよびLiDARセンサの搭載にも取り組む．
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