移動ロボット群のための仮想フェロモンを伴う粒子群最適化を用いた探索アルゴリズムに関する研究

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIC20008,MEC20001

グループ名: 【D】産業応用部門 産業計測制御/【D】産業応用部門 メカトロニクス制御合同研究会

発行日: 2020/09/01

タイトル(英語): Research of Search Algorithm by Using Particle Swarm Optimization with Virtual Pheromone for Swarm Robots.

著者名: 稲原 大翔(神戸大学),元井 直樹(神戸大学)

著者名(英語): Hiroto Inahara(Kobe University),Naoki Motoi(Kobe University)

キーワード: 群制御|移動ロボット|粒子群最適化|モーションコントロール|Cooperative control|Mobile robot|Particle swarm optimization|Motion control

要約(日本語): 近年、日本では地震等の災害が多発しており、多くの被災者が取り残される。被災者の探索活動は過酷な環境であるため、冗長的かつ効率的なロボットシステムが希求されている。本研究は仮想フェロモンを有する粒子群最適化という群制御アルゴリズムを提案する。仮想フェロモンの濃淡によって未探索領域を認識した探索ができる。シミュレーション結果から、複雑な障害物環境において、本手法は効率的な探索ができることが確認できる。

要約(英語): This paper proposes a search algorithm by using particle swarm optimization (PSO) with virtual pheromone for swarm robots. For the efficient search, this paper develops the virtual pheromone that derives to the unsearched area. From the simulation results, the validity of the proposed method was confirmed.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,655 Kバイト