群ロボットにおける分散学習による地図情報共有の効率化の提案

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS22030

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2022/03/02

タイトル(英語): A proposal for improving efficiency of map information sharing by distributed learning in swarm robots

著者名: 竹内 康仁(大阪工業大学),小林 裕之(大阪工業大学)

著者名(英語): Yasuhito Takeuchi(Osaka Institute of Technology),Hiroyuki Kobayashi(Osaka Institute of Technology)

キーワード: 群ロボット|分散学習|ニューラルネットワーク|オートエンコーダ|Swarm robot|Distributed learning|Neural network|Autoencoder

要約(日本語): 群ロボットの基本的なタスクとして地図情報の共有化がある。地図情報を共有することにより、運搬などを効率よく行うことができる。本研究では、分散学習による群ロボットの地図情報共有の効率化を検討する。具体的には、平面画像としての地図上を移動するロボットがその視野の範囲を切り取った部分画像から位置座標を予測するモデルを分散学習し、統合することにより地図情報共有の効率化が期待できる。

要約(英語): One of the basic tasks of swarm robots is to share map information.By sharing map information, transportation and other activities can be carried out efficiently.In this study, we investigate how to improve the efficiency of map information sharing among swarm robots through distributed learning.Specifically, a robot moving on a map as a planar image can be expected to improve the efficiency of map information sharing by learning and integrating distributed models that predict position coordinates from partial images cut out of its field of view.

本誌: 2022年3月5日次世代産業システム研究会

本誌掲載ページ: 15-18 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,114 Kバイト