群ロボットによる環境地図自動構築にむけた適応型知能の研究

群体机器人自动构建环境地图的自适应智能研究

• 批准号: 20J12685
• 负责人: 坂本 琢馬
• 金额: $ 1.09万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-24 至 2022-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20J12685/
• 关键词: 一般化チームオリエンテーリング問題; 適応的経路計画手法; 異種群ロボットによる月洞窟探査ミッション

複数の異種群ロボットによる探査タスク解決として，一般化チームオリエンテーリング問題を新規に定義した．本問題において，ロボット数およびタスク数が増加した場合でも，準最適解が得られることが重要となる．そこで，自己組織化マッピング法に着目し，さらに新しいメカニズムを追加することにより，一般化チームオリエンテーリング問題の準最適解を効率よく求める手法を新規に構築した．提案手法の特性および有効性を検証するために，自己組織化マッピングアルゴリズムで重要となるパラメータとして，ニューロンの数，適応率，減少定数の３つに着目し，提案手法の有効性を示した．さらに，従来手法と提案手法の比較検討を行い，その性能評価結果より，提案手法の利点および有効性を示した．また，宇宙探査ミッションに適用し，その性能評価を行った．現在注目されている月・火星の縦穴探査を取り上げ，探査ロボットの役割，複数異種ロボットの探査タスクを設定した．車輪型ロボット，小型移動ロボット，ホッピングロボットの３種類のロボットを用いた縦穴探査ミッションを想定し，異種群ロボットの構成と個数により，探査の効率がどのように変わるかをシミュレーションによって示した．その結果，複数の異種ロボット群による探査が効率的であることを示すことができた．

The complex data group is used to solve the problem, which generalizes the definition of the new rule of the problem. In this problem, the number of data sets increases the number of data, and the most accurate solution is that it is important to solve the problem. In order to improve the performance of the proposed method, the proposed method has a lot of characteristics, such as the number of important information, the number of information, and the rate of information. The method of proposal is better than that of the moon, the result of the performance, the result of the performance of the proposal, the performance, the performance. In order to explore the operation of the system, several kinds of equipment are used to explore the configuration of the track. the number of models is small, the number of mobile phones is small, and the number of clusters is reduced to a few. The detection rate shows that the detection rate is very high, and the detection rate is very high. The results of the test results show that the detection rate of several kinds of cluster data shows the detection rate.

项目成果

A Routing Framework for Heterogeneous Multi-Robot Teams in Exploration Tasks

探索任务中异构多机器人团队的路由框架

• DOI: 10.1109/lra.2020.3016285
• 发表时间: 2020
• 期刊: IEEE Robotics and Automation Letters
• 影响因子: 5.2
• 作者: Sakamoto Takuma;Bonardi Stephane;Kubota Takashi
• 通讯作者: Kubota Takashi