|
大震災などの災害時における避難支援に関する研究では，良条件（通信インフラが正常利用できる，避難経路が視認できる等）を前提としたシステムの提案がほとんどである．しかし，現実には機器故障・視界不良や悪路などの様々な悪条件が発生しうる．本研究では，悪条件を想定した分散人工知能防災システムの設計・開発を行い，通信路の復旧，避難経路の決定と避難誘導，要救助者の位置把握と発見などの避難支援を実現する．この研究により，大学キャンパスにおける防災能力の向上を達成する．
令和元年度は最終評価実験による提案手法の有効性の検証に取り組み，エージェント/ロボット群を用いた防災システムに関する下記の知見を得た．
・飛行ロボットDroneを用いた無線AP運搬システムは，無線通信経路の早期復旧・確立に貢献する．
・SLAM技術による自律移動が可能な走行ロボットTurtleBot2を用いた避難誘導は，ロボットを用いない避難誘導と比べて，迅速な避難と火災等の2次災害による人的被害軽減を達成できる．また，ロボットにカメラを搭載することで，ロボットを災害時の避難誘導と被害状況把握の双方で使用できる．
・マルチエージェントシミュレーションにより，建物の構造に合わせた，ロボットの台数や巡回手法，避難誘導手法の最適化を実施することが重要である．
・BLEビーコンの電波強度分布を活用した屋外／屋内の避難者位置推定は有効ではあるものの，他手法も併用したさらなる位置推定の精度向上が必要である．
|
