半自律型分散協調農場モニタリング制御システムの構築と検証

半自主分布式合作农场监控系统构建与验证

• 批准号: 21K04104
• 负责人: 畑中 健志
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Tokyo Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K04104/
• 关键词: 農場モニタリング; ドローンネットワーク; 半自律制御; 分散協調制御

本年度はイタリアCNRのDabbene博士らと国際共同研究を実施し、農場3次元モデル作成に適した画像を効率的に取得する新たな分散協調ドローン制御手法を提案し、Robot Zoo Skyにて検証実験を行った。結果として、提案法がモデル精度の向上に大きく寄与することが示された。以上の成果は国際会議2022 ACCおよびIEEE CCTA 2022にて発表するとともに、IEEE Control Systems Letterに学術論文として採択された。また、IEEE CCTAでは、イタリアの共同研究者とともにワークショップ「Control Systems and Robotics in the framework of Agriculture 4.0」をオーガナイズし、上記の成果を発表した。本年度からは、上記研究の発展として、Priority Mapとよばれる樹木の存在箇所を事前知識として利用する手法についてトリノ大学農学部Gay教授と異分野融合国際共同研究を実施し、実際のリンゴ園を模したシミュレーションにおいて効率を2倍程度向上させることを示した。この成果は国際会議IFAC AgriControl 2022に採録され、発表を行った。これらの成果と前年までの半自律制御を統合するアイデアについても既に着想済みである。課題２としてあげた「人の特性学習と自律性決定機構の設計」については、前年度のVR技術の人間特性への影響に関する成果が国際会議IFAC Cyber-Physical-Human Systemsに採録され、発表を行った。現在、本成果は国際誌に学術論文として投稿準備中である。課題3「検証実験の実施」については、東京都稲城市にある実際のブドウ園にてマルチドローン屋外実験を実施し、前述の画像取得手法が確かに効果的に機能することを実証した。

This year, Dr. Dabbene of CNR conducted an international joint research on the development of a new decentralized control method for the production of images in three dimensions, namely, the Robot Zoo Sky. The results show that the accuracy of the proposed method is high. The above results were presented at the International Conference on ACC 2022 and IEEE CCTA 2022, as well as IEEE Control Systems Letter. IEEE CCTA co-investigator,"Control Systems and Robotics in the framework of Agriculture 4.0," presented the results. This year, the development of the above-mentioned research, Priority Map and prior knowledge of the existence of trees, and the use of methods, including the implementation of the international joint research on the integration of different fields by Professor Gay of the Department of Agriculture of the University, and the implementation of the model of the garden, the efficiency rate of the tree has doubled. The results of this conference were recorded and presented at IFAC AgriControl 2022. The results of this study were similar to those of the previous year's semi-autonomous system. Topic 2:"Human characteristics learning and design of autonomous decision mechanisms" was published and presented at IFAC Cyber-Physical-Human Systems, an international conference on the impact of VR technology on human characteristics in the past year. Now, this achievement is in preparation for submission to the International Journal. Topic 3:"Implementation of Verification": Implementation of the function of verifying the effectiveness of the above-mentioned image acquisition method in the implementation of outdoor verification in Tokyo Metropolitan City.

项目成果

Experimental Study on Angle-aware Coverage Control with Application to 3-D Visual Map Reconstruction

• DOI: 10.1109/ccta49430.2022.9966065
• 发表时间: 2022-08
• 期刊: 2022 IEEE Conference on Control Technology and Applications (CCTA)
• 作者: Masaya Suenaga;Takumi Shimizu;Takeshi Hatanaka;K. Uto;Martina Mammarella;F. Dabbene

人・ロボット群協調制御系におけるVR技術の影響解析

VR技术对人机群协同控制系统的影响分析

• 发表时间: 2022
• 作者: S. Yabukami;M. Sakamoto;A. Mashiko;Y. Watanabe;K. Sakuma;K. Okita;上野将樹，八田羽謙一，足立修一;望月 嵩広
• 通讯作者: 望月 嵩広

Angle-Aware Coverage Control for 3-D Map Reconstruction With Drone Networks

利用无人机网络进行 3D 地图重建的角度感知覆盖控制

• DOI: 10.1109/lcsys.2021.3135466
• 发表时间: 2022
• 期刊: IEEE Control Systems Letters
• 影响因子: 3
• 作者: Shimizu Takumi;Yamashita Shunya;Hatanaka Takeshi;Uto Kuniaki;Mammarella Martina;Dabbene Fabrizio
• 通讯作者: Dabbene Fabrizio

3D Map Reconstruction of An Orchard Using An Angle-aware Covering Control Strategy

使用角度感知覆盖控制策略重建果园的 3D 地图

• 发表时间: 2022
• 作者: 川口大貴;中村僚兵;葉玉寿弥;野中潤;Martina Mammarella
• 通讯作者: Martina Mammarella

安全性確保に向けたバリア保証付き許容集合の乱択学習

随机学习具有屏障保证的允许集以确保安全

• 发表时间: 2022
• 作者: 上田 哲史;渡辺 佳是,益子 朝日,坂本 雅也,佐久間 勝美,沖田 和彦,薮上 信;青山千仁，川口貴弘，鈴木 敦，下田直樹，足立修一;岡田 優也
• 通讯作者: 岡田 優也