Brainless Approach to Realize Cooperative Maneuvering Control of Sheepdog Systems
无脑方法实现牧羊犬系统的协同操纵控制
基本信息
- 批准号:22K14277
- 负责人:
- 金额:$ 2.66万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
- 财政年份:2022
- 资助国家:日本
- 起止时间:2022-04-01 至 2025-03-31
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
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.
In the initial year of the study, from 2022 to 2022, there was no change in the basic structure of the group, and the induction of the group was realized. The collie dog has the most distant individual tracking control in the past. The number of cases in which a two-wheel vehicle is induced is determined by the number of cases in which a two-wheel vehicle is induced. Future research will focus on the stability analysis of equilibrium solutions induced by two-wheeled vehicles and sheepdogs. Second, the design method of the farthest individual tracking control and the improvement of the induction range of the good sheepdog are proposed. The most distant individual traces the control of gravity, repulsion, ratio, induction, influence, statistical analysis, etc. In addition to the above, we also propose a modified version of the farthest individual tracking control system. The proposed method is based on the following: BOID is a group of induction factors. The induction factor is good when the value of BOID is fixed. The induction factor is good when the value of BOID is changed.
项目成果
期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
環境物を喰らうことで成長するロボットの開発 - ロボットの自己機能評価と群システムの自己組織化戦略への拡張-
开发通过吃环境物体来生长的机器人 - 机器人的自功能评估和群体系统自组织策略的扩展 -
- DOI:
- 发表时间:2023
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:佐藤 悠弥;角田 祐輔, 浪花 啓右,大須賀 公一
- 通讯作者:角田 祐輔, 浪花 啓右,大須賀 公一
Proposal of farthest-agent targeting algorithm with indirect chasing
间接追踪最远智能体定位算法的提出
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:A. Li;M. Ogura;Y. Tsunoda;and N. Wakamiya
- 通讯作者:and N. Wakamiya
Proposal of efficient farthest agent targeting controller with adjusting gains according to the navigation phase
提出一种根据导航阶段调整增益的高效最远智能体目标控制器
- DOI:
- 发表时间:2023
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Riku Tada;Yusuke Tsunoda;Teruyo Wada;Koichi Osuka
- 通讯作者:Koichi Osuka
伸縮ホースを用いた双方向伸展ホース型ロボット: i-CentiPot-Ammonite の試作機の開発
使用可伸缩软管的双向可伸缩软管型机器人:开发原型 i-CentiPot-Ammonite
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:角田 祐輔;浪花 啓右;大須賀 公一
- 通讯作者:大須賀 公一
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