障害物環境における隊列の柔軟性と連結性を考慮したロボット群のロバスト分散予測制御

考虑障碍环境中排的灵活性和连通性的机器人组的鲁棒分布式预测控制

基本信息

批准号：
22K04171
负责人：
福島宏明
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Kyoto University of Advanced Science
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K04171/
关键词：
ロボット群の制御

项目摘要

本研究では，遠隔地で作業する移動ロボット群に必要不可欠な機能である，障害物環境で状況に応じて群れの形を変え，一部が分離することなく目標地点まで到達させる問題を考える．従来からこの問題に対する制御法が提案されているが，ロボットの位置関係などに関する様々な不等式制約の境界付近での応答の劣化や，モデル化誤差による制約違反，群れの形状変形や移動が迅速に行えない，といった課題が残されている．これらの問題を解決するために，本研究では予測情報やモデルの不確かさを考慮することにより，ロボット間で協調的に速度調整を行って制約違反を未然に防ぎ，群れのネットワーク構造を迅速に変化させて移動する新たな制御法を構築し，陸上ロボット群とドローン群を対象とした実機実験により有効性の検証を行うことを目的とする．初年度である本年度は，障害物環境において，近傍ロボットの動きを予測し，衝突回避，ネットワークの連結性を維持しながら分散的にネットワーク構造を変更する制御手法の提案を行った．具体的には，制御バリア関数の考え方に基づき，他のロボットの現在速度から導出した速度制約を導入することにより，他のロボットの未来の動きを考慮することを目的とした新たな制御手法を提案した．また，ドローンを用いたシミュレーションと実験により，従来よりも滑らかな動きを実現していることを示した．得られた結果は2023 American Control Conferenceに採録され，発表予定である．

在这项研究中，我们考虑了根据障碍物环境中的情况改变群体形状的问题，这是一组在远程位置工作的移动机器人的基本功能，并且在不分离任何部件的情况下到达目标点。过去已经提出了针对该问题的控制方法，但这些问题包括与机器人位置关系相关的各种不等式约束的边界附近的响应恶化、由于建模误差而违反约束以及群体的快速变形和运动。仍然存在无法这样做等问题。为了解决这些问题，本研究考虑了预测信息和模型不确定性，协同调整机器人之间的速度，以防止约束违规并快速改进群的网络结构。该项目的目的是构建一个新的群。改变和移动的控制方法，并通过针对陆地机器人群和无人机群的实机实验验证其有效性。今年，第一年，我们提出了一种控制方法，可以预测附近机器人在障碍环境中的运动，避免碰撞，并以分布式方式改变网络结构，同时保持网络连接性。具体来说，基于控制障碍函数的思想，我们开发了一种新的控制方法，旨在通过引入我提出的从其他机器人的当前速度导出的速度约束来考虑其他机器人的未来运动。此外，使用无人机进行的模拟和实验表明，该系统实现了比以前更平滑的运动。获得的结果将被接受并在2023年美国控制会议上展示。