![小型屋内自律飛行船
94.0[cm]
Controller
T-Engine System
80.0 CPU: 216MHz
[cm] Image Control
information signal
Camera Sensor Propellers
z RGB 16bit
y
x 160×144[pixel]
モータ制 XY方向：2chずつ・Z方向：
御 1ch
3m×3m 0.3秒間隔
Harmonious Systems Engineering Lab.](https://image.slidesharecdn.com/pptnishioka-130328193417-phpapp01/85/Ppt-nishioka-4-320.jpg)
![集中制御
全体の制御を計算するニューラルネットワークを持つ
•目的地との相対座標 (Rxi, Ryi)
入 •1ステップ(0.3[sec])で動いた距離 (Dx,
力
Dy)
•1ステップ前の4つの出力(Z0(t-1), Z1(t-1)),
Z2(t-1)), Z3(t-1)))
出
力 •4つのモータ出力
・
Harmonious Systems Engineering Lab.](https://image.slidesharecdn.com/pptnishioka-130328193417-phpapp01/85/Ppt-nishioka-7-320.jpg)
![実機実験結果
120.0
100.0 集中制御 分散制御
累積距離[cm]
80.0
60.0
40.0
20.0
0.0
故障無し
1 1つ故障
2 2つ故障
3
分散制御：モータの故障時もあまり精度が落ちない
集中制御：故障によって大きく精度が変わる
Harmonious Systems Engineering Lab.](https://image.slidesharecdn.com/pptnishioka-130328193417-phpapp01/85/Ppt-nishioka-13-320.jpg)
Ppt nishioka
- 1. 小型屋内自律飛行船複数駆動系 の分散協調制御に関する研究 A study on cooperative distributed control of multiple motors for indoor blimp robot 複合情報学専攻 複雑系工学講座 調和系工学研究室 修士2年 西岡 良太 Harmonious Systems Engineering Lab.
- 2. 背景 複雑系 複数の要因の相互作用で系全体の振る舞いが決定 小型屋内自律飛行船 モータ同士の相互作用によって飛行船全体の動きが決定 マルチエージェント 分散協調制御::各駆動系(モータ)をエージェントに見立てて 互いに協調 飛行船の動き：モータ推力、外乱 飛行船の動きによって影響を与える要因によらず にロバストな制御を行う 自己組織化した系の振る舞い Harmonious Systems Engineering Lab.
- 3. 目的 屋内飛行船への分散協調制御の適用可能性の検証 動きの変化の要因によらないロバストな制御の実現 •動きの変化を起こすためにモータの故障を 考慮 Harmonious Systems Engineering Lab.
- 4. 小型屋内自律飛行船 94.0[cm] Controller T-Engine System 80.0 CPU: 216MHz [cm] Image Control information signal Camera Sensor Propellers z RGB 16bit y x 160×144[pixel] モータ制 XY方向：2chずつ・Z方向： 御 1ch 3m×3m 0.3秒間隔 Harmonious Systems Engineering Lab.
- 5. 制御モデル 集中制御 分散制御 制御器 制御器 制御器 制御器 制御器 故障箇所を判断する必要がある 他の制御器によって対応可 能 外乱の影響が強く働 故障かどうかの判断が難し く い 比較実験を行い有効性の検証 Harmonious Systems Engineering Lab.
- 6. 制御器 飛行船の動きに対応して協調した推力を学習す る ニューラル 飛行船の動いた結果を用いて出力を計算 ネットワーク 汎化能力によって未経験の動きにある程度対応 遺伝的アルゴリズム ニューラルネットワークのパラメータの最適化 Harmonious Systems Engineering Lab.
- 7. 集中制御 全体の制御を計算するニューラルネットワークを持つ •目的地との相対座標 (Rxi, Ryi) 入 •1ステップ(0.3[sec])で動いた距離 (Dx, 力 Dy) •1ステップ前の4つの出力(Z0(t-1), Z1(t-1)), Z2(t-1)), Z3(t-1))) 出 力 •4つのモータ出力 ・ Harmonious Systems Engineering Lab.
- 8. 分散制御モデル ニューラルネットワークを各モータに割り当てる モータi •目的地との相対座標(Rxi ,Ryi) Rxi Ryi 入 •1ステップで動いた距離(Dxi ,Dyi) Dxi 力 •1ステップ前の出力(Zi(t-1)) Dyi ・ ・ ・ Zi(t-1) ・ ・ ・ 出 力 •モータiの出力 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ Harmonious Systems Engineering Lab.
- 9. 遺伝的アルゴリズム（GA） 目的 NNのパラメータの最適化 GAの手順 適応度 1. N個体をランダムに生成する fitness f d f s f o 2. 個体の遺伝子を用いて一定時間 fd 1 d end 目的地との距離 飛行 d init 3. 飛行結果を用いてその個体の適 s s 1(d 0.1) 応度を計算 fs Time Time s 0(d 0.1) 目的地への 4. 次世代の個体の生成(エリート戦 収束速度 略、トーナメント選択、突然変 Oi fo 1 Time i 合計出力 異、交叉) 4Time 5. 決められた世代数2～4を繰り返 す Harmonious Systems Engineering Lab.
- 10. 実験設定 目的 モータの故障に対するロバスト性の検証 評価 飛行船位置と目的地との累積距離 試行パター 11パターン 故障無し 1つのモータが故障した場合(4パターン) ン 2つのモータが故障した場合(6パターン) 実験パラメー 世代数 300 タ 初期位置(0，0) 1世代の試行回数 各パターンを1回 目的地(0，150) モータが劣化した場合を経験する Z方向は一定 (制御量に対して出力が半分になる) シミュレータにおいてNNの最適化 実機での検証 Harmonious Systems Engineering Lab.
- 11. シミュレーション結果 集中制御 分散制御 1 故障無し つ 故 障 分 集 散 中 2 つ 故 障 故障無し：目的地に向かう 故障した場合：1つ故障・・・目的地周辺に集まる ：2つ故障・・・大きく外れる軌道が現れる Harmonious Systems Engineering Lab.
- 12. 実機実験結果 集中制御 分散制御 故障無し 1 つ 故 分 障 散 集 中 2 つ 故 障 分散制御： 壊れる箇所に因らず目的地に近づく 集中制御： 目的地から明らかに遠ざかる軌道がある Harmonious Systems Engineering Lab.
- 13. 実機実験結果 120.0 100.0 集中制御 分散制御 累積距離[cm] 80.0 60.0 40.0 20.0 0.0 故障無し 1 1つ故障 2 2つ故障 3 分散制御：モータの故障時もあまり精度が落ちない 集中制御：故障によって大きく精度が変わる Harmonious Systems Engineering Lab.
- 14. 考察 モータが1つ故障 モータが2つ故障 シ ミュ レー タ 実機 類 1つ故障した時：目的地に向かう軌道しか現れない 似 点 2つ故障した時：目的地を離れた軌道がいくつか現れる 相 軌道の細かい振動 飛行船のゆれによる 違 シミュレータよりも多 位置認識の誤差 点 くの軌道が離れていく Harmonious Systems Engineering Lab.
- 15. まとめ 動きの変化の要因によらないロバストな制御を実現した 小型屋内自律飛行船に対して分散協調制御の適用可能性を 示した シミュレータの精度向上 業績 ”Cooperative control of multiple neural networks for indoor blimp robot “, Ryouta Nishioka, Hidenori Kawamura, Azuma Ohuchi, Toshihiko Takaya, and Hiroyuki Iizuka , The Thirteenth International Symposium on Artificial Life and Robotics 2008 ” Vision based control for line following blimp robot,“, Ryouta Nishioka, Hidenori Kawamura, Masahito Yamamoto, Toshihiko Takaya, and Azuma Ohuchi The Twelfth International Symposium on Artificial Life and Robotics 2007 ”屋内飛行船ロボットのライン追従制御システムの開発”,西岡 良太, 川村 秀憲, 山本 雅人, 高谷 敏彦, 大内 東 ROBMEC 2007 in AKITA Harmonious Systems Engineering Lab.