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2022 年度 研究成果報告書

不確かさを考慮した実時間最適化に基づくロボット群の自律協調制御システム構築

研究課題

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研究課題/領域番号 20K14761
研究種目

若手研究

配分区分基金
審査区分 小区分21040:制御およびシステム工学関連
研究機関東京大学

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)

研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2023-03-31
キーワード制御工学 / 協調自律制御 / 最適化に基づく制御 / マルチロボットシステム
研究成果の概要

本研究課題は,不確かさを考慮した実時間最適化に基づくロボット群の自律協調制御システム構築を目指して以下の3点を実施するものである:1. 障害物がある環境モデルの学習,2. 対象ロボットの観測と障害物との衝突を回避する制御,3. 実験システム構築と提案アルゴリズムの検証に取り組んだ.1. に関しては,環境モデルを学習する手法を提案した.2. に関しては,対象物を複数台ロボットで観測しつつ,障害物を回避するアルゴリズムを提案した.本結果は学術雑誌と国際会議で発表した.3. に関しては, 障害物を用いた実験システムを構築しアルゴリズム検証を行った.また,仮想空間にも同様の環境を構築した.

自由記述の分野

制御工学

研究成果の学術的意義や社会的意義

システムの自律化は自動運転を始めとした高度システムを社会に実装していく上で欠かせない技術である.本研究は特にロボットに注目し,構造化されていない不確かさのある環境内でロボットを自律的に制御する自律化制御の基礎構築に貢献した.本研究において,機械学習と複数台ロボットの協調により環境の不確かさに頑健なシステム構築を目指した点に学術的意義がある.また,基礎理論を構築するだけでなく,その実装可能性を実験およびシミュレーションにより検証した点に社会的意義がある.

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公開日: 2024-01-30  

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