| 研究課題/領域番号 |
19K04447
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
鷹羽 浄嗣 立命館大学, 理工学部, 教授 (30236343)
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| 研究分担者 |
大橋 あすか 立命館大学, 理工学部, 助教 (50782166)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 分散協調状態推定 / 非線形システム / SLAM / カルマンフィルタ |
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| 研究実績の概要 |
本研究では、非線形システムを対象とした高精度・高効率な分散協調型粒子フィルタ及びUKFアルゴリズムを提案し，それらを複数ロボットによるSLAMに応用することを目的としている。
今年度は、粒子フィルタ(PF)及びUnscentedカルマンフィルタ(UKF)に基づく分散協調型状態推定アルゴリズムを開発する予定であったが、これらの手法の基礎にあるベイズ推定の枠組みに、従来法である合意制御に基づく分散協調化を適用するのが困難であることがわかった。そのため、一旦、PFおよびUKFの分散協調化は中断し、線形システムに対する合意型分散協調カルマンフィルタに対して、観測値伝搬型分散カルマンフィルタ（各センサノードが遅延を許容してすべてのノードから集めた観測値を用いて状態推定する手法)との比較検討を通じて、合意型分散協調カルマンフィルタの有効性を検証した。結果として、ネットワークのトポロジーとノード数によっては、合意型分散協調カルマンフィルタの推定精度は著しく劣化する場合のあることが判明した。この研究成果は、学会発表準備中である。
関連する研究として、後退ホライゾン推定(MHE)と高速非線形最適化計算手法のC/GMRESを用いたマルチロボットSLAMの手法を開発し，実データを用いた数値シミュレーションによりその有効性を確認した。この成果は査読付国際会議論文として発表した。
また、SLAM情報を利用した複数ロボットによる迷路探索の効率的な探索アルゴリズムを開発し、シミュレーションによりその有効性を確認した。この成果は国内学会で口頭発表した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
「研究実績の概要」で述べた通り、粒子フィルタやＵＫＦのベースとなるベイズ推定の枠組みは、従来法で中心的役割を果たしている合意制御と整合しないことが判った。そこで、合意制御から分散協調型粒子フィルタ・ＵＫＦを導出することを一旦断念し、別の観点からのアプローチを検討することにした。そのために研究に遅れが生じている。
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| 今後の研究の推進方策 |
各センサーノードに着目すれば、１つのセンサノードが利用可能なもっと多くの情報は、遅延を許容して伝搬される他のノードの観測値を集めたものである。その意味で上述の観測地伝搬型分散カルマンフィルタが最も良い推定精度を与えるが、ノード数が多い場合に計算量の増加が問題となる．遠いノードからの観測値伝搬をノード間の協調動作で置き換えることができれば、新しい分散協調カルマンフィルタを考案する事が可能となり、これは粒子フィルタやＵＫＦなどの非線形状態推定手法にも拡張できる。2020年度はこれに取組み、研究の遅れを取り戻す予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
今年度は検証実験用の移動ロボットの購入を予定していたが，機種選定および実験環境の準備が進まず、来年度に購入することにした．
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