Ppt nishioka

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.

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


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


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


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


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


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
・


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・・
・
・
・・

・・
・


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


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

シミュレーション結果

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

実機実験結果
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


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


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

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


Ppt nishioka

Recommended

Recommended

More Related Content

Similar to Ppt nishioka

Similar to Ppt nishioka (20)

More from harmonylab

More from harmonylab (20)

Ppt nishioka