| 研究課題/領域番号 |
21K04113
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| 研究機関 | 明治大学 |
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研究代表者 |
伊吹 竜也 明治大学, 理工学部, 専任講師 (30725023)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 制御工学 / モバイルロボティックネットワーク / 協調制御 / 制御バリア関数 |
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| 研究実績の概要 |
2022年度は，当初の研究計画で掲げていた3つの諸問題について，2021年度までの成果を順調に発展させた．まず，課題(a)：「円形・球体以外の形状のロボット群に対する分散型衝突回避則の提案」では，楕円形状を有するロボット群に対して，2021年度に考案した衝突回避則および制御性能解析をさらに発展させ，その内容が国際学術雑誌論文に採録された．また，制御バリア関数に基づく安全性を考慮した分散型協調制御問題に対して，各ロボットが制御入力に外乱を含む場合や，より一般的なシステムモデルを有する場合へ拡張させ，これらの成果についても国内外の学術雑誌論文に採録された．
課題(b)：「3次元特殊直交群（SO(3)）上の制御バリア関数に基づく安全性を考慮した協調制御問題の考察」では，単一または複数のドローンによる貨物運搬制御問題を考察した．ここでは，研究代表者が独自に考案したSO(3)上の制御バリア関数を用いて，ドローン自体の姿勢変動の抑制や，貨物の揺れの抑制，さらには複数のドローンの場合のドローン間の衝突回避手法の提案を試みている．また，数値シミュレーションや実験環境の構築を行った．
課題(c)：「制御バリア関数に基づく学習型衝突回避則の提案」では，2021年度までに考案した機械学習の一手法であるガウス過程回帰に基づく安全性を保証する新たな制御バリア関数の設計手法をさらに発展させ，その成果が国際学術論文に採録された．
以上の本研究課題の主な研究成果に加えて，安全性を考慮したドローンの機体設計手法や，ガウス過程回帰による未知外乱学習に基づくドローンの位置姿勢制御手法の提案，ロボティックネットワークによる機械学習に基づく分散型障害物形状学習手法の提案など，本研究課題に関連する研究成果を多数挙げた．以上の研究成果についても，複数の学術雑誌論文に採録され，その学術的意義が認められている．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
2022年度は，主目的である制御バリア関数に基づく安全性を考慮したモバイルロボティックネットワークの協調制御理論の構築に向けて，3つの諸問題について当初の計画以上に順調な成果を挙げた．さらに，関連研究として当初想定していなかった複数の制御問題に着手し，新規の制御手法を提案した．以上の成果が多数の学術雑誌論文に採録されていることからも，本研究は当初の計画以上に進展しているといえる．
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| 今後の研究の推進方策 |
制御バリア関数に基づく安全性を考慮したモバイルロボティックネットワークの協調制御理論の構築に向けて，引き続き課題(a)：「円形・球体以外の形状のロボット群に対する分散型衝突回避則の提案」，課題(b)：「3次元特殊直交群（SO(3)）上の制御バリア関数に基づく安全性を考慮した協調制御問題の考察」，課題(c)：「制御バリア関数に基づく学習型衝突回避則の提案」の3つの主要課題，およびこれまでに新たに行ってきた関連研究に並行して取り組む．
特に主要課題について，課題(a)では，これまで陽に考慮してこなかった，各ロボットに対して近傍のロボットの数が変化する場合の厳密な解析に新たに着手する．課題(b)では，単一または複数のドローンによる貨物運搬制御問題をさらに考察・発展させる．課題(c)では，制御バリア関数に基づく学習型安全保障手法について，単一のモバイルロボットに対して得られている成果を複数のロボットから成るモバイルロボティックネットワークの場合へ拡張することを目指す．
以上の内容および既に提案している制御手法について，実機実験による有用性検証も行う．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
少額の物品を無理に購入せずに，次年度の物品購入費用に充てるため．
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