Attractive and Repulsive Particle Swarm Optimizationを用いた複数自律移動体による目的物の協調探索

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC1-4

グループ名: 【C】2022年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2022/08/24

タイトル(英語): Cooperative Search for Objects by Multiple Autonomous Mobile Vehicles Using Attractive and Repulsive Particle Swarm Optimization

著者名: 竹上 貴斗（広島市立大学）,原 章（広島市立大学）,高濱 徹行（広島市立大学）

著者名(英語): Takato Takegami (Hiroshima City University),Akira Hara (Hiroshima City University),Tetsuyuki Takahama (Hiroshima City University)

キーワード: 群知能|粒子群最適化|Swarm Intelligence|Particle Swarm Optimization

要約(日本語): ドローンのような複数の自律移動体を用いた移動センシングクラスタの研究が行われている．この探索では目的物に近い移動体を群リーダとし，PSO(Particle Swarm Optimization)に基づいて群による探索を行う．従来研究ではある群れに移動体が集まりすぎて群れのサイズがアンバランスになる問題がある．本研究ではこの問題を解決するため，改良型PSOのARPSO (Attractive and Repulsive PSO)を利用し，群のサイズが偏った場合に移動体が群リーダから離れていくように設定し適切なサイズの群れに分離させる．本研究では障害物のある3次元空間において群のサイズを適切に保ちながら目的物の捕捉数を増やすことを目的として実験を行った．実験の結果，群のサイズの安定性が向上することを確認した．今後の課題として群の安定性を維持したうえで捕捉数をさらに向上させることが挙げられる．