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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

利用微型智能机器人群体交互的群体机器人传感器研究

基本信息

批准号：
15760184
负责人：
市川純章
金额：
$ 2.3万
依托单位：
Tokyo University of Science, Suwa
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2003
资助国家：
日本
起止时间：
2003 至 2004
项目状态：
已结题

项目摘要

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。

This year, we are working on the production of small mobile tokens for the real-time implementation of the Group Token Center server. The mobile mechanism of the mobile device is used for small cars and toys sold in the market. The small size (width 32mm, length 44mm, height 26mm) is safe and stable. The number of practical machines is 100. The battery is small in size and has a high capacity. The PWM method ensures high efficiency of the motor control and movement time of more than 15 minutes. Object recognition and non-contact object detection methods The output signal of the target object is transmitted from the target object to the target object in the communication between the target object and the target object in the communication between the target object and the target object. The CPU of the system is made of ultra-small size (30 mm x 35mm). The control device is designed to be used for optical communication at a long distance (about 10cm to 100 cm) from the upper part of the device. This study was developed to prepare for the implementation of a 100-unit test system. The definition of the shape characteristics of the object is based on the combination of the curvature of the outer circumference and the curvature of the outer circumference. The shape characteristic value is the minimum value of 1 for the shape and the maximum value of the convex part for the curvature. Extract the shape information from the curvature of the object and estimate the shape of the object. The shape characteristic value of the shape information is large, complex and complex. The shape of the shape information is large, complex and complex. The shape of the shape information is complex and complex. The shape characteristic value of the shape information is estimated.