| 研究課題/領域番号 |
18K11494
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| 研究機関 | 明治大学 |
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研究代表者 |
森岡 一幸 明治大学, 総合数理学部, 専任教授 (40408711)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 複数移動ロボット / 情報共有システム / ネットワークロボット |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、自律移動ロボットの走行のための広域環境地図を生成・更新していくことのできる環境データ取得インフラについて取り組んでいる。特に、ネット ワーク化されたロボットやセンサがそれぞれセンサデータを獲得し融合することで、環境地図を拡張・更新していくことができるデータ取得インフラのネット ワークやシステム構成について、実験システムの構築を通じて有効な構成法を調査・検討することが目的である。
2019年度は、初めに前年度に引き続き「分散型データ共有・管理システムに関する研究」に取り組んだ。前年度に検討したシステムを拡張して、複数移動ロボットによる地図更新システムと、更新された地図を活用した自律行動を実現するための、ROSおよびEtheremを統合したシミュレータを開発した。
前年度にも言及した地図情報以外のデータ共有に関して、スマートフォンなどで取得できる様々なセンサ情報をROSプラットフォームにて統合するためのアプリケーションだけでなく、次のような検討及びシステム開発を行った。まず屋内・屋外空間での自律移動ロボットの情報共有に関して、一般的に用いられる二次元の占有格子地図の共有だけでなく、学習に基づいて取得した行動選択モデルのようなロボットの知能自体の共有に関しても検討を開始している。屋内での画像情報に基づく行動選択モデル学習や走行環境の形状や複雑さに応じたモデルの切り替えなど、移動ロボット間で行動モデルの共有を行なうことの有効性について実験やシミュレーションを通じて検討した。また、インターネットに接続されたROSシステムやスマートフォン、Webシステムをシームレスに接続するためのロボット管理マネージャソフトウェアを開発した。これにより地図情報も含めた様々な情報をROSトピックとしてインターネットを通じて容易に共有できるようになる。
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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
当初予定にはなかった研究項目についての進展も含めて、概ね順調に進展していると評価している。「分散型データ共有・管理システムに関する研究」については、移動ロボットの走行シミュレータおよびROSプラットフォーム、Ethereumを活用して、様々なロボットの台数、環境によるシミュレータを開発することができた。人の存在情報を示す環境地図について、移動ロボットによる地図の再更新に対するインセンティブを考慮した、複数移動ロボットによる地図更新システムとして動作可能であることを確認した。
前年度に当初の予定に含まれていなかったが今後の研究において推進すべき事項として言及した、環境地図以外の複数ロボット間およびユーザーとの情報共有システムに関して、スマートフォンのセンサデータや深層強化学習に基づいて得られた行動選択モデルのを共有に関しても進展している。特に、深層強化学習の行動モデルが環境の形状や広がりなどの環境の特徴により有効に働く場合とそうでない場合があり、ネットワークに接続した移動ロボット間で互いに環境に応じて行動モデルを提供し合うことで、走行性能を向上させる可能性があることをシミュレーションにより確認している。
また、ネットワークに接続したROSロボットおよびスマートフォンやWebページ間での情報共有のためのプラットフォームとして、ロボット管理マネージャを開発した。任意のROSトピックの双方向での送受信やROSコマンドの遠隔実行が容易に可能になるようなjavascript, pythonのSDKを開発し、ロボットネットワークおよびシステムを柔軟に構成することが可能になるとともにEthereumなどのブロックチェーンのシステムとROSシステムを結びつけるための基盤ソフトウェアになりうるツールである。
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| 今後の研究の推進方策 |
当初から予定していた「センサデータの信頼性の担保に関する研究」に関しては、具体的な成果は上がっていない。ROSシステムとブロックチェーンをつなげた様々な情報共有を可能とするシステムおよび行動学習モデルの共有と切り替えに関する新規の研究テーマを優先したためである。
これに関しては、2019年度から検討している、移動ロボットの自律走行においてロボット間で共有される行動選択モデルの使用頻度という観点で、データの信頼性に関して数値的に評価することが可能になると思われる。複数のロボットが様々な環境で何度も使用した行動選択モデルを、ロボット間で共有される情報のうち信頼性が高いものとして取り扱い、行動選択モデルの作成主体に対してインセンティブを付与する。それによりより有効な行動選択モデルを学習することにつなげていくことができるシステムになることを期待している。
開発したロボット管理システムとブロックチェーンネットワークを結びつけるアプリを開発することで、システムを長期間に渡り運用していくための実験用ソフトウェアとして使用することができるようにすることも考えている。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コンピューターシミュレーションやソフトウェア開発を中心とした研究の比率が当初より高まり、備品の購入費用が少なくなったため次年度使用額が生じた。
今後は、シミュレーション用のコンピュータの拡充、情報共有のデモンストレーションのために分散型ロボットの設備費用として使用する予定である。
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