確率的モデリングと逐次的意思決定を連成した天体探査ロボットの自律移動の実現

随机建模与序列决策耦合实现天文探测机器人自主运动

基本信息

  • 批准号:
    22KJ2725
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.6万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2023-03-08 至 2025-03-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

本研究では、軟弱地盤でローバに生じる車輪スリップを逐次的に学習しながら環境に潜在するリスクへの頑健性を向上する、未知環境適応型自律移動システムを構築することを目的とする。この実現に向けて、本年度は以下の研究課題に取り組んだ。まず、ローバの走行不能状態(スタック)を引き起こす車輪スリップを予測対象として、スリップモデルの学習を行うための能動的環境探索手法を構築した。ガウス過程回帰で予測される同モデルの予測精度向上を目的とした環境探索を情報量最大化経路計画問題として定式化した。そして同問題において、スタックに陥らずスリップが生じうる地形を探索するという条件を確率的制約に基づき適用し、連続空間上で情報量が最大となる経路を探索するプランナーを実装した。シミュレーション環境にて、提案手法に基づきローバが安全かつ効果的にスリップの逐次学習を行うことを確認し、能動的なスリップモデル学習の有効性を明らかにした。また上記に加えて、火星など複数地形が散在する不整地環境下における、機械学習と経路計画を融合したアルゴリズムの研究を実施した。決定論的な学習モデルに生じる予測誤りに対処するため、スリップの予測結果を確率的に表現し、確率分布から統計的指標を算出して経路計画のコストを推定した。シミュレーション環境において実験を行い、提案手法が既存のアプローチと比較してより安全かつ効率的なナビゲーションを実現することを示した。
这项研究旨在为未知环境构建自适应的自主移动系统,该系统依次学习在较软地面上发生在流动站中的车轮滑动,从而提高了环境中潜在风险的稳健性。为了实现这一认识,今年我们讨论了以下研究主题:首先,构建了一种主动的环境搜索方法来训练滑动模型,以导致流浪者无法旅行的预测车轮滑动(堆栈)。旨在提高高斯过程回归预测的模型预测准确性的环境搜索已被提出为最大化路径计划问题的信息。在此问题中,已经实施了一个计划者,该计划者根据随机约束搜索可能会发生滑动而不会陷入堆栈的地形,并搜索在连续空间中最大化信息的路径。在仿真环境中,我们确认了漫游者根据提出的方法安全有效地执行顺序滑移学习,并揭示了主动滑移模型学习的有效性。除上述内容外,我们还对算法进行了研究,这些算法将机器学习和路线计划结合在不均匀的地形环境中,例如火星,那里有多个地形。为了处理确定性学习模型中发生的预测错误,通过概率表达了滑移预测结果,并根据概率分布计算统计指标,以估计路线计划的成本。我们在模拟环境中进行了实验,并证明所提出的方法比现有方法实现了更安全,更有效的导航。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Active Traversability Learning via Risk-aware Information Gathering for Planetary Exploration Rovers
通过行星探索漫游车的风险意识信息收集进行主动可穿越性学习
Risk-aware Path Planning via Probabilistic Fusion of Traversability Prediction for Planetary Rovers on Heterogeneous Terrains
通过概率融合可穿越性预测的行星漫游器在异质地形上的风险感知路径规划
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遠藤 正文其他文献

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    $ 1.6万
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