マイクロ知能ロボット群の相互作用を用いた群ロボットセンサーに関する研究

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本年は群ロボットセンサーの実証実験用小型移動ロボットの製作を行った。ロボットの移動機構のベースには市販の小型車の玩具を用いることで小型(幅32mm長さ44mm高さ26mm)かつ安価に仕上げることができ100台の実証実験機を作ることができた。ロボットに搭載するバッテリーにリチウムポリマ電池を使用し、小型軽量で十分な容量を確保した。左右独立駆動の2モータはブリッジ回路によるPWM方式によるエネルギー効率の高い駆動制御を行い、15分以上の移動動作時間を確保できる見込みである。障害物認識にはフォト反射式を用いた非接触の物体検出方法を用いた。またフォトの出力と検出をそれぞれ別回路にしてCPUから制御することで、近接ロボット間の通信、および目標物体の表面から信号を発する方法で物体認識ができるようにした。制御用のCPUにはCygnal社製の超小型ワンチップマイコンを用いることで制御CPUボードをコンパクト(30mmx35mm)にまとめた。制御ボードには拡張用コネクタを設け、今後はその上部に長距離(10cmから100cm程度)の光通信用モジュールを搭載していく予定である。本研究開発により、群ロボットセンサーに関する研究について100台規模の実機実験による実証の準備が整った。シミュレーションでは、物体形状について外周の曲率の変化度合いに関する指標として形状特性値を定義した。形状特性値は円形の時に最小値1をとり、曲率の大きい凸部を持つほど大きな値となる。抽出した形状情報は物体形状の曲率に関するものであり、曲率情報から元の形状を推定し復元することができた。このとき形状特性値が大きいほど復元される形状が元の形状に対してばらつきが多くなることが分かったが、このことは形状情報の複数回のサンプリングによって、ばらつきから逆に形状特性値が推定可能であることを示している。