動物の逃避行動モデルに基づく非構造的環境での『追跡－逃避』誘導制御の体系化

• 研究課題/領域番号: 25K01250
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分21040:制御およびシステム工学関連
• 研究機関: 富山大学
• 研究代表者: 山内 淳矢 富山大学, 学術研究部工学系, 准教授 (60824563)
• 研究分担者: 平田 研二 富山大学, 学術研究部工学系, 教授 (40314364) ; 志垣 俊介 国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 助教 (50825289) ; Nguyen Tam 京都大学, 工学研究科, 講師 (70906726)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 18,720千円 (直接経費: 14,400千円、間接経費: 4,320千円); 2028年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円); 2027年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円); 2026年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2025年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
• キーワード: システム制御 / 自律ロボット / 多層制御構造 / 行動モデリング / 協調制御

研究開始時の研究の概要

気候変動や人間活動の拡大により生態系が破壊され，動物の活動範囲が変化するとともに人間社会との接触が増加している．特に近年，熊による獣害が深刻化しており，ドローンなどのロボットを用いた安全な対応策の確立が急務である．ロボットを自然環境や市街地といった非構造的な環境で効果的に活用するためには，自律性の向上が鍵を握る．研究代表者がこれまで取り組んできた未知環境内でのロボット制御手法や，視覚に基づくロボット制御手法に関する研究を基礎として，動物の誘導を目的としたロボットシステムの構築を目指し，『追跡－逃避』型の新しい誘導制御理論の体系化に挑戦する．