生物的振舞いを考慮したマルチエージェント型自律・協調ロボットシステムに関する研究

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生物的振舞いを考慮したマルチエージェント型自律・協調ロボットシステムに関する研究

フォーマット:
助成・補助金
Kyushu Univ. Production 九州大学成果文献
責任表示:
査 紅彬(九州大学・大学院・システム情報科学研究科・助教授)
本文言語:
日本語
研究期間:
1996
概要(最新報告):
本研究は、主に、ロボット群による典型的な協調作業を事例としてとり挙げ、その実現方法を具体的に開発し解析するといったアプローチで研究を進めた。今年度、研究対象とした事例は、1)複数の移動ロボットによる移動経路計画;2)異種センサを有するマニピュレータによる物体操作;3)異特性視覚センサによる高速ビンピッキングである。各事例に対する研究の結果を以下で示す。 1)本研究では、複雑な環境下に作業する複数の移動ロボットが互いの衝突を回避しながら必要な経路を計画し作業を遂行していく自律協調アルゴリズムの開発を試みた。それを実現するシステムとしては、これまでの研究において既に定義されてあるロボットエージェント、対象物エージェントに、障害物エージェントを追加した適応型エージェントネットワークシステムを用いた。また、交差点といった狭隘通路での通行計画法を開発し、シミュレーション実験によってその有効性を部分的に確認した。 2)視覚センサと触覚センサを備え付けた複数のマニピュレータによる物体押上げ作業の実現方法について考察した。特に、このような作業のためのロボット間通信、異種センサエージェントに基づくセンサフュージョンといった問題を解決する方法を開発した。また、力・トルクセンサによる対象物の状態推定や、センサ系・運動系協調等を行うアルゴリズムを提案し、システムの信頼性の向上を図った。さらに、これらのセンサを持つ複数のアームで構成される実機システムを構築し、それによる押上げ実験に成功した。 3)乱雑に積み重なる部品から所定のものを取り出すビンピッキング作業を実現するためのシステムを構築した。細かい部分を認識する局所視センサ(レンジファインダ)と、おおまかな監視などを行う大域視センサ(高速白黒カメラ)の協調法を開発した。また、対象物の状態を考慮した物体取りやすさの定義や、それに基づいた取り出し手順の計画などの諸問題についても検討を重ね、問題解決につながる具体的な手法を提案した。 続きを見る
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類似資料:

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人間-エージェント社会のモデル化と制御 by 村田 純一; MURATA Junichi
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