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：
角田祐輔
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Osaka University
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

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．

在研究的第一年，我们首先根据摩托车模型进行了绵羊组的指导，以实现基于无脑方法的“无跨度绵羊组”的机器人指导。绵羊和绵羊狗都根据两轮车模型而不是以前的质量模型进行移动，而绵羊狗使用了基于托管模型的互动模型，过去提出的最远的个人跟踪控制被应用于绵羊狗。数值模拟证实，即使对于摩托车模型，也可以进行指导，并且基于摩托车的指导在围绕目标的无限圆形轨道上收敛，就像在质量点模型的情况下一样。将来将进行未来的研究，以分析在摩托车模型中的一只绵羊和一只绵羊狗的指导下平衡溶液的稳定性，并分析动态羊皮系统。接下来，为了开发更有效的绵羊指南控制器，我们为最远的个人跟踪控制和对控制器的改进而致力于增益设计方法。首先，我们通过统计分析揭示了吸引力增益与目标的比率和从目标中的排斥增益对最远的个体跟踪控制中的诱导效率有重大影响。我们提出了最远的个体跟踪控制的改进版本，该版本在诱导阶段（旋转和追逐时）动态改变了比率。在提出的方法中，我们通过数值模拟验证了绵羊基团根据BOID模型的诱导，并且诱导效率比常规固定增益值的诱导效率更好，并且也可以诱导具有各种特征的绵羊基团。