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2021 年度 実施状況報告書

高速情報伝播波を用いた群制御手法に関する研究

研究課題

研究課題/領域番号 21K12053
研究機関立命館大学

研究代表者

園田 耕平  立命館大学, 情報理工学部, 助教 (90638628)

研究期間 (年度) 2021-04-01 – 2024-03-31
キーワード群れ行動 / 群ロボット / 自己駆動粒子群
研究実績の概要

空間探索課題に対して、群ロボットを用いた手法を提案・開発した。具体的には、群ロボット研究開発プラットフォームであるKilobotを用いた既存のロボットチェーン(連結式)探索手法の改良手法を提案した。従来の手法では、スタート地点とゴール地点を結ぶ経路に冗長性が生じるが、それを最短経路に修正した。自己位置推定ができないKilobotを用いて、コマンド履歴の計算(ローカル座標系)からスタート地点への最短経路を計算し帰巣させるが、それを後続のロボットに連鎖させ、帰巣経路自体を新規のロボットチェーン化させることを可能とした。研究成果は、ロボット研究分野の国際会議に発表を行った。
研究計画では群制御に「高速情報伝播」を実装させることを最終目的にしているが、まずは通常の意味での「群制御」を実現させることが不可欠である。そのためには、群ロボットに群れ行動を行わせる必要があるが、Kilobotのような自己位置推定ができない「低機能」の群ロボットでは通常は困難である。しかし、今回開発した手法では、そのような自己位置推定の能力を仮定してなくとも、「ある程度の精度」でローカル座標系の構築と群ロボット間の共有(ローカル座標系を共有すると擬似的にグローバル座標系となる)が可能であることが明らかになった。この手法を用いて、Kilobotに群行動を行う制御を実装できると考えられるため、非常に意義深い成果であると判断している。次年度は本格的な群制御手法の開発にとりくむ。

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

群ロボットを購入し、そのロボットに対応した群制御手法を構築したためである。研究の核となる仮説がたち、次年度はこの手法に基づいて研究を進められる見通しである。

今後の研究の推進方策

今年度の成果をもとに、さらに発展的な群制御手法を開発し、シミュレーション・実機においてKilobotを用いた検証実験を行っていく予定である。まず1つは、今年度開発したローカル座標系を用いてKilobotの群行動の基礎的な制御手法を確立する。これは「高速情報伝播」の基盤となるため、計画上の重要な課題であると位置づけられる。次に、提案手法の実機実装を視野にいれているが、この実現のためには「ローカル座標系の修復」が必要となる。なぜなら、Kilobotが脚部(ほそい棒)の振動による(原始的な)移動方式を採用しているため、座標のズレの発生が否めないためである。この誤差の修復方法に関していくつか案があるため、検証をおこないたい。

次年度使用額が生じた理由

今年度の実施額はおおむね計画通りであったが、少額が残った状況である。

  • 研究成果

    (1件)

すべて 2022

すべて 学会発表 (1件) (うち国際学会 1件)

  • [学会発表] Modification method of robot chain formation based on path integration for swarm robots with limited communication2022

    • 著者名/発表者名
      D. Minobe, R. Takano, K. Sonoda,
    • 学会等名
      International Symposium on Artificial Life and Robotics,
    • 国際学会

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公開日: 2022-12-28  

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