2019年度 人工知能学会全国大会(第33回)

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[3H4-J-7] エージェント: ロボットの知

2019年6月6日(木) 15:50 〜 17:10 H会場 (303+304 小会議室)

座長:大滝 啓介(豊田中央研究所) 評者:大岩 秀和(Google)

16:30 〜 16:50

[3H4-J-7-03] 制約最適化問題と非集中型解法による移動ロボット群への観測領域割り当ての基礎検討

〇松井 俊浩1 (1. 名古屋工業大学)

キーワード:マルチエージェント、分散制約充足、移動センサ群

自律的な移動ロボット群による観測タスクの実現は,広域の監視や災害時や危険性がある施設内での臨時の観測の手段として研究されている.
一般に,観測の目的は巡回,探査,追跡,特定の領域の集中的な観測など多様であり,これらを支える観測領域の分担や,臨時の通信網の維持なども含まれうる.
その一方で,非集中型の解法によりこれらを連携させることは比較的煩雑であり,それらの条件を汎用的な制約や目的関数として表現し,非集中型の解法により解決するために,マルチエージェント分野の分散最適化の枠組みを応用する手法に一定の有用性が期待される.
本研究では,このような枠組の基礎として,簡単な巡回観測タスクを題材としたモデルと解法の基本的な構成について検討し,グリッド世界におけるシミュレーションにより,エージェント間の観測領域の割り当てを調整する事例を示す.