異質なエージェント群の相互作用によるパターン形成メカニズムの解析と設計

本研究の目的は，異質なエージェントの相互作用から自然と生み出されるパターン形成を客観的に解析し，我々の意図したパターンを作り上げる制御メカニズムを明らかにすることである．本年度は以下の3つのパターン形成に主に着目し制御問題に取り組み，分散エージェント群によるパターン形成を制御する鍵は次の2つ，「１．個々のエージェントによるシステムの推定・オブザーバ設計」，「２．ヘテロな動作戦略を自律的かつ動的に切り替えること」だと明らかにした．実際に取り組んだパターン形成は以下の3つである．１つめは，「分散ロボット群によるクラスタ形成」であり，各ロボットが自身の局所的な行動履歴（物体への作業率，クラスタとの接触率）を記憶できるものとした際に，パターン形成における平衡状態を予測し，ヘテロな動作戦略を自律的かつ動的に切り替えることで，最終クラスタ数をフィードバック制御できることを示した． 2つめは，シープドッグによるヒツジの誘導というパターン形成であり，シープドッグが複数の群れを1つの群れにまとめる「凝集戦略」，そして1つにまとまったヒツジの群れを目標地点まで誘導する「誘導戦略」という2つの異なる戦略を自律的かつ動的に切り替える方法，およびシープドッグがヒツジの群れの追い方をリアルタイムに調整する手法を組み合わせた「ヘテロ戦略の混合・動的スイッチング」を提案し，提案手法の有効性を検証した．最後に，自然界のアリによる採餌行動に着想を得て，分散ロボット群がフェロモンという間接的なコミュニケーションを行うことで，その輸送ルートを通っているアリの総数を推定できることを示した．そして，餌を運搬するモードと新たな餌場を探索するモードを自律的かつ動的に切り替えることで各餌場に採餌に向かうアリの数を分散的にフィードバック制御できることを示した．

本研究の目的は，異質なエージェントの相互作用から自然と生み出されるパターン形成を客観的に解析し，我々の意図したパターンを作り上げる制御メカニズムを明らかにすることである．本年度は以下の3つのパターン形成に主に着目し制御問題に取り組み，分散エージェント群によるパターン形成を制御する鍵は次の2つ，「１．個々のエージェントによるシステムの推定・オブザーバ設計」，「２．ヘテロな動作戦略を自律的かつ動的に切り替えること」だと明らかにした．実際に取り組んだパターン形成は以下の3つである．１つめは，「分散ロボット群によるクラスタ形成」であり，各ロボットが自身の局所的な行動履歴（物体への作業率，クラスタとの接触率）を記憶できるものとした際に，パターン形成における平衡状態を予測し，ヘテロな動作戦略を自律的かつ動的に切り替えることで，最終クラスタ数をフィードバック制御できることを示した． 2つめは，シープドッグによるヒツジの誘導というパターン形成であり，シープドッグが複数の群れを1つの群れにまとめる「凝集戦略」，そして1つにまとまったヒツジの群れを目標地点まで誘導する「誘導戦略」という2つの異なる戦略を自律的かつ動的に切り替える方法，およびシープドッグがヒツジの群れの追い方をリアルタイムに調整する手法を組み合わせた「ヘテロ戦略の混合・動的スイッチング」を提案し，提案手法の有効性を検証した．最後に，自然界のアリによる採餌行動に着想を得て，分散ロボット群がフェロモンという間接的なコミュニケーションを行うことで，その輸送ルートを通っているアリの総数を推定できることを示した．そして，餌を運搬するモードと新たな餌場を探索するモードを自律的かつ動的に切り替えることで各餌場に採餌に向かうアリの数を分散的にフィードバック制御できることを示した．