Brainless Approach to Realize Cooperative Maneuvering Control of Sheepdog Systems

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研究初年度である2022年度は，無脳化アプローチに基づく「群れないヒツジ群」のロボット群による誘導を実現するために，まず二輪車両モデルに基づくヒツジ群の誘導について取り組んだ．ヒツジと牧羊犬ともに，以前の質点モデルではなく二輪車両モデルに従い移動すると設定し，ヒツジにはBOIDモデルに基づく相互作用モデルを，牧羊犬には過去提案した最遠個体追跡制御を適用した．数値シミュレーションの結果，二輪車両モデルでも誘導が可能であること，二輪車両に基づく誘導でも質点モデルの場合と同様にゴールを中心とした無限円軌道に収束することをシミュレーションにて確認した．今後の研究では，二輪車両モデルにおけるヒツジ1体，牧羊犬1体の誘導における平衡解の安定性解析およびゲイン設計法を行うこと，ダイナミクスを有するシープドッグシステムの解析を進める予定である．次に，より効率の良い牧羊犬の誘導コントローラを開発するために，最遠個体追跡制御のゲイン設計法とコントローラの改良に取り組んだ．まず，最遠個体追跡制御においてターゲットへの引力ゲインとゴールからの斥力ゲインの比の値が誘導効率に大きく影響することを統計的解析により明らかにした．そして，その比を誘導フェーズ(回り込み時と追い込み時)により動的に変化させる改良版最遠個体追跡制御を提案した．提案法に対して，BOIDモデルに従うヒツジ群の誘導をした結果，従来のゲイン値が固定の場合の誘導よりも誘導効率が良くなること，そしてゲイン値を変えて表現した様々な特性をもつヒツジ群も誘導可能であることを数値シミュレーションにより検証した．