2022 Fiscal Year Research-status Report
障害物環境における隊列の柔軟性と連結性を考慮したロボット群のロバスト分散予測制御
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22K04171
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| Research Institution | Kyoto University of Advanced Science |
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Principal Investigator |
福島 宏明 京都先端科学大学, 工学部, 教授 (40377015)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | ロボット群の制御 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，遠隔地で作業する移動ロボット群に必要不可欠な機能である，障害物環境で状況に応じて群れの形を変え，一部が分離することなく目標地点まで到達させる問題を考える．従来からこの問題に対する制御法が提案されているが，ロボットの位置関係などに関する様々な不等式制約の境界付近での応答の劣化や，モデル化誤差による制約違反，群れの形状変形や移動が迅速に行えない，といった課題が残されている．これらの問題を解決するために，本研究では予測情報やモデルの不確かさを考慮することにより，ロボット間で協調的に速度調整を行って制約違反を未然に防ぎ，群れのネットワーク構造を迅速に変化させて移動する新たな制御法を構築し，陸上ロボット群とドローン群を対象とした実機実験により有効性の検証を行うことを目的とする．初年度である本年度は，障害物環境において，近傍ロボットの動きを予測し，衝突回避，ネットワークの連結性を維持しながら分散的にネットワーク構造を変更する制御手法の提案を行った．具体的には，制御バリア関数の考え方に基づき，他のロボットの現在速度から導出した速度制約を導入することにより，他のロボットの未来の動きを考慮することを目的とした新たな制御手法を提案した．また，ドローンを用いたシミュレーションと実験により，従来よりも滑らかな動きを実現していることを示した．得られた結果は2023 American Control Conferenceに採録され，発表予定である．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の目的である複数ドローンへの制御手法とその有効性を検証する予備実験を行うことができたため．
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度で提案した手法では予測における不確かさが陽に考慮されていないため，これを考慮した方法の構築に向けて研究を行う．
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| Causes of Carryover |
差額は5000円以下の端数であり，予定の範囲内である．
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