文献

J-GLOBAL ID：201902213640655145   整理番号：19A2000392

観測対象を探索するための群移動センシングアルゴリズム

Mobility Control with Swarm Intelligence Searching for Sensing Targets

著者 (4件)： 家嶋謙伍 (関西大 大学院理工学研究科) ,  新居英志 (関西大 大学院理工学研究科) ,  四方博之 (関西大 大学院理工学研究科) ,  滝沢泰久 (関西大 大学院理工学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 119  号： 106(RCC2019 11-52)  ページ： 107-112  発行年： 2019年07月03日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 自律移動ロボットにセンサを搭載してセンシングを行う移動センシングでは,センシング対象の位置や数が不明な場合,ロボット自身がセンシング対象を探索する必要がある。この探索実現のために,無線通信を用いた情報交換と群知能アルゴリズムにより複数ロボットが群れを形成し探索を行う移動センシングクラスタが提案されている。既存の移動センシングクラスタでは,センシング対象から発せられる電波の存在を仮定し,その受信強度を基に探索を行う。しかし,ロボットがセンシング対象から遠く離れた位置で探索を行う場合,センシング対象から発せられる電波を検知できない。そのため,受信強度に基づいたセンシング対象位置の推定ができず,目的地の探索が困難となる。そこで,本稿ではこのような電波未取得時のセンシング対象探索を実現するアルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムではロボットが過去に存在した位置から離れるように移動を行う。この位置履歴を用いたアルゴリズムとして各ロボットが独立して探索を行う方法と群れを形成して探索を行う方法を提案し,二つの探索法について計算機シミュレーションにより,その探索効率を検証する。(著者抄録)

シソーラス用語： 自律ロボット ,  移動ロボット ,  センサネットワーク ,  捕獲 ,  クラスタ化 ,  *アルゴリズム ,  効率化 ,  効率 ,  モバイルセンサネットワーク ,  *探索アルゴリズム ,  改変
準シソーラス用語： 目標捕捉 ,  探索効率

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (6件)：

• 新居 英志, 北之馬 貴正, 滝沢 泰久, “群知能を用いた移動センシングクラスタ,” 電子情報通信学会技術研究報告, 117(71), 185-192(2017).
• 浅田 晃年, 新居 英志, 四方 博之, 滝沢 泰久, “識別不可能な複数目的地の探索を実現する移動センシングクラスタ,” 電子情報通信学会ネットワークシステム研究会, 2019年3月
• M. Beekma, G. Sword, and S.J. Simpson, “Swarm Intelligence in Cellular Robotic Systems,” Natural Computing Series, pp.3-pp.41(2008)
• J. Kennedy, R. Eberhart, “Particle Swarm Optimization,” Neural Networks, 1995. Proceedings., IEEE International Conference on, Vol.4, pp.1942-pp.1948(1995).
• A. Goldsmith, Wireless Communications, New York, Cambridge University Press, 2005.

タイトルに関連する用語 (5件)： 観測 ,  探索 ,  群 ,  センシング ,  アルゴリズム