動的環境に適応するマルチロボットの動的フォーメーション
近年，身体性に関する様々な議論がなされている．例えば，メルロ＝ポンティは，単なる物理的な身体的性質だけでなく，経験や学習により得られた性質も「身体性」に含まれると議論している．また，空間知に関する研究では，身体性を拡張するための概念や方法論に関する議論も行われている．本研究では，複数のロボットから構成されるマルチロボットの隊列行動を身体性の観点から議論する．マルチロボットの適用事例として，災害現場や未知環境などの探索があり，環境条件は動的なものであることが多い．複数のロボットが探索を行うことにより，１台１台の性能が低くとも，高性能な１台に匹敵する，あるいは，それ以上の精度・効率の探索を行える可...
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| Published in | 知能と情報 Vol. 24; no. 1; pp. 571 - 581 |
|---|---|
| Main Authors | , |
| Format | Journal Article |
| Language | Japanese |
| Published |
日本知能情報ファジィ学会
2012
|
| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 1347-7986 1881-7203 |
| DOI | 10.3156/jsoft.24.571 |
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| Abstract | 近年，身体性に関する様々な議論がなされている．例えば，メルロ＝ポンティは，単なる物理的な身体的性質だけでなく，経験や学習により得られた性質も「身体性」に含まれると議論している．また，空間知に関する研究では，身体性を拡張するための概念や方法論に関する議論も行われている．本研究では，複数のロボットから構成されるマルチロボットの隊列行動を身体性の観点から議論する．マルチロボットの適用事例として，災害現場や未知環境などの探索があり，環境条件は動的なものであることが多い．複数のロボットが探索を行うことにより，１台１台の性能が低くとも，高性能な１台に匹敵する，あるいは，それ以上の精度・効率の探索を行える可能性がある．複数のロボットが効率の良い探索を行うためには，隊列移動を行うためのフォーメーションを構成する必要がある．環境は時々刻々と変化し得るため，それに相応しいフォーメーション形態も同様に変化していく．本研究では，動的に変化する環境に適応するマルチロボットフォーメーションの構成手法を提案する．はじめに，多目的行動調停の手法を応用し，ファジィ制御によって得られた障害物回避や目標追従の出力の統合を行う．さらに，フォーメーション行動のための最適目標位置の計算にバネモデルを適用する．そして，ルースカップリングとタイトカップリングの概念から提案手法について議論を行う．タイトカップリングはバネモデルによって実現され，一方，ルースカップリングは他のロボットとの結合関係の接続と切断に基づく個別の意思決定によって実現される．次に，環境状態の変化に適応する結合関係と自然長の更新に基づくフォーメーションの形状変化手法を提案し，道幅の変化に適応するための三角形型フォーメーションからカラム型フォーメーションへの変形に適用する．さらに，未知環境におけるモニタリングに適用する．最後に，シミュレーション結果を通じて提案手法の有効性を身体性の視点から議論する． |
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| AbstractList | 近年，身体性に関する様々な議論がなされている．例えば，メルロ＝ポンティは，単なる物理的な身体的性質だけでなく，経験や学習により得られた性質も「身体性」に含まれると議論している．また，空間知に関する研究では，身体性を拡張するための概念や方法論に関する議論も行われている．本研究では，複数のロボットから構成されるマルチロボットの隊列行動を身体性の観点から議論する．マルチロボットの適用事例として，災害現場や未知環境などの探索があり，環境条件は動的なものであることが多い．複数のロボットが探索を行うことにより，１台１台の性能が低くとも，高性能な１台に匹敵する，あるいは，それ以上の精度・効率の探索を行える可能性がある．複数のロボットが効率の良い探索を行うためには，隊列移動を行うためのフォーメーションを構成する必要がある．環境は時々刻々と変化し得るため，それに相応しいフォーメーション形態も同様に変化していく．本研究では，動的に変化する環境に適応するマルチロボットフォーメーションの構成手法を提案する．はじめに，多目的行動調停の手法を応用し，ファジィ制御によって得られた障害物回避や目標追従の出力の統合を行う．さらに，フォーメーション行動のための最適目標位置の計算にバネモデルを適用する．そして，ルースカップリングとタイトカップリングの概念から提案手法について議論を行う．タイトカップリングはバネモデルによって実現され，一方，ルースカップリングは他のロボットとの結合関係の接続と切断に基づく個別の意思決定によって実現される．次に，環境状態の変化に適応する結合関係と自然長の更新に基づくフォーメーションの形状変化手法を提案し，道幅の変化に適応するための三角形型フォーメーションからカラム型フォーメーションへの変形に適用する．さらに，未知環境におけるモニタリングに適用する．最後に，シミュレーション結果を通じて提案手法の有効性を身体性の視点から議論する． |
| Author | 久保田, 直行 安田, 寛 |
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| ContentType | Journal Article |
| Copyright | 2012 日本知能情報ファジィ学会 |
| Copyright_xml | – notice: 2012 日本知能情報ファジィ学会 |
| DOI | 10.3156/jsoft.24.571 |
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| Discipline | Engineering Mathematics |
| EISSN | 1881-7203 |
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| ISSN | 1347-7986 |
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| Issue | 1 |
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| PublicationCentury | 2000 |
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| PublicationDecade | 2010 |
| PublicationTitle | 知能と情報 |
| PublicationTitleAlternate | 日本知能情報ファジィ学会誌 |
| PublicationYear | 2012 |
| Publisher | 日本知能情報ファジィ学会 |
| Publisher_xml | – name: 日本知能情報ファジィ学会 |
| References | [1] M.Merleau=Ponty, Phenomenology of Perception, Trans. Colin smith. New York : Humanities Press, 1962. [8] Nora Ayanian, Vijay Kumar, Decentralized Feedback Contrllers for Multiagent Teams in Environments With Obstacles, IEEE Transactions on Robotics, Vol.26, No.5, pp.878-887, 2010. [4]武田暁，物理のたねあかし２脳と力学系，講談社，1997 [9] Jaydev P.Desai, James P. Ostrowski,and Vijay Kumar, Modeling and Control of Formations of Nonholonomic Mobile Robots, IEEE Transactions on Robotics and Automation, Vol.17, No.6, pp.905-908, 2001. [10] Masanori Fujii, Tomoyuki Yamamoto, and Tsutomu Fujinami, “Stable formation driving of mobile robots with hybrid strategy”, Dynamic Systems Approach for Embodiment and Sociality, Proceedings of the Third International Symposium on Human and Artificial Intelligence Systems, pp.238-242, 2002. [14] N. Kubota, N. Aizawa, Self-Adaptation in Intelligent Formation Behaviors of Multiple Robots based on Fuzzy Control, Proceedings of 2009 IEEE International Conference on Fuzzy Systems, pp.900-905, 2009. [5] Lovekesh Vig, Julie A. Adams, Multi-Robot Coalition Formation, IEEE Transactions on Robotics, VOL. 22, NO.4, pp.637-649, 2006. [13] 藤田政之，畑中健志，協調制御～合意から被覆まで～，第52回システム制御情報学会研究発表講演会予稿集，pp.1-6，2008 [17] Lotfi A. Zadeh, Fuzzy Logic = Computing with Words, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Vol.4, NO.2, pp.103-111, 1996. [18] 日本ファジィ学会編，ファジィとソフトコンピューティングハンドブック，共立出版，2000 [16] 山内恭彦，末岡清市，大学演習力学，裳華房，1957 [11] 倉林大輔，長川研太，幾何条件による自律移動ロボット群の編隊構造遷移，日本ロボット学会誌 Vol.23，No.3，pp.376-382，2005 [19] 日本ファジィ学会編，ファジィ制御，日刊工業新聞社，1993 [3] 福田敏男編著，インテリジェントシステム -適応・学習・進化システムと計算機知能-，昭晃堂, 2000. [12] 川上裕樹，滑川徹，動的ネットワーク下でのマルチビークルシステムによる協調取り囲み行動，第51回自動制御連合講演会論文集，1136-1139，2008. [15] 安田寛，久保田直行，バネモデルを利用した再構成可能なマルチロボットフォーメーション，第11回 計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会，2L3-1，宮城，December 23-25，2010 [7] Tucker Balch and Ronald C. Arkin. Behavior-based formation control for multi-robot teams. IEEE Transactions on Robotics and Automation, Vol.14, No.6, pp.1-15, 1998. [2] 久保田直行，三嶋博之，知覚と行為の循環的プロセスと拡張身体性，計測と制御，Vol.48，No.12，pp.864-870，2009 [6] T. D. Barfoot, C. M. Clark, Motion planning for formations of mobile robots, Robotics and Autonomous Systems, vol.46, pp.65-78, 2004. |
| References_xml | – reference: [7] Tucker Balch and Ronald C. Arkin. Behavior-based formation control for multi-robot teams. IEEE Transactions on Robotics and Automation, Vol.14, No.6, pp.1-15, 1998. – reference: [6] T. D. Barfoot, C. M. Clark, Motion planning for formations of mobile robots, Robotics and Autonomous Systems, vol.46, pp.65-78, 2004. – reference: [1] M.Merleau=Ponty, Phenomenology of Perception, Trans. Colin smith. New York : Humanities Press, 1962. – reference: [15] 安田寛，久保田直行，バネモデルを利用した再構成可能なマルチロボットフォーメーション，第11回 計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会，2L3-1，宮城，December 23-25，2010． – reference: [4]武田暁，物理のたねあかし２脳と力学系，講談社，1997． – reference: [8] Nora Ayanian, Vijay Kumar, Decentralized Feedback Contrllers for Multiagent Teams in Environments With Obstacles, IEEE Transactions on Robotics, Vol.26, No.5, pp.878-887, 2010. – reference: [12] 川上裕樹，滑川徹，動的ネットワーク下でのマルチビークルシステムによる協調取り囲み行動，第51回自動制御連合講演会論文集，1136-1139，2008. – reference: [10] Masanori Fujii, Tomoyuki Yamamoto, and Tsutomu Fujinami, “Stable formation driving of mobile robots with hybrid strategy”, Dynamic Systems Approach for Embodiment and Sociality, Proceedings of the Third International Symposium on Human and Artificial Intelligence Systems, pp.238-242, 2002. – reference: [19] 日本ファジィ学会編，ファジィ制御，日刊工業新聞社，1993． – reference: [5] Lovekesh Vig, Julie A. Adams, Multi-Robot Coalition Formation, IEEE Transactions on Robotics, VOL. 22, NO.4, pp.637-649, 2006. – reference: [14] N. Kubota, N. Aizawa, Self-Adaptation in Intelligent Formation Behaviors of Multiple Robots based on Fuzzy Control, Proceedings of 2009 IEEE International Conference on Fuzzy Systems, pp.900-905, 2009. – reference: [16] 山内恭彦，末岡清市，大学演習力学，裳華房，1957． – reference: [18] 日本ファジィ学会編，ファジィとソフトコンピューティングハンドブック，共立出版，2000． – reference: [13] 藤田政之，畑中健志，協調制御～合意から被覆まで～，第52回システム制御情報学会研究発表講演会予稿集，pp.1-6，2008． – reference: [2] 久保田直行，三嶋博之，知覚と行為の循環的プロセスと拡張身体性，計測と制御，Vol.48，No.12，pp.864-870，2009． – reference: [11] 倉林大輔，長川研太，幾何条件による自律移動ロボット群の編隊構造遷移，日本ロボット学会誌 Vol.23，No.3，pp.376-382，2005． – reference: [9] Jaydev P.Desai, James P. Ostrowski,and Vijay Kumar, Modeling and Control of Formations of Nonholonomic Mobile Robots, IEEE Transactions on Robotics and Automation, Vol.17, No.6, pp.905-908, 2001. – reference: [3] 福田敏男編著，インテリジェントシステム -適応・学習・進化システムと計算機知能-，昭晃堂, 2000. – reference: [17] Lotfi A. Zadeh, Fuzzy Logic = Computing with Words, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Vol.4, NO.2, pp.103-111, 1996. |
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| SourceID | jstage |
| SourceType | Publisher |
| StartPage | 571 |
| SubjectTerms | ファジィ制御 フォーメーション マルチロボット 動的環境 |
| Title | 動的環境に適応するマルチロボットの動的フォーメーション |
| URI | https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsoft/24/1/24_1_571/_article/-char/ja |
| Volume | 24 |
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| ispartofPNX | 知能と情報, 2012/02/15, Vol.24(1), pp.571-581 |
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