知能ロボット連携システムとその主要技術

ロボットの知能化に向けた開発において、マルチロボット協働システムは包括的な技術統合プラットフォームです。単一のロボットの知能が個々の人間をより賢くするだけなら、複数のロボットの協働システムには、賢い人々のグループだけでなく、彼らが効果的に協力できることも必要です。したがって、それは個人の知性だけでなく、集団の知性も反映しており、人間の社会的生産活動に対する想像力と革新的な探求なのです。

マルチロボット協調システムは、幅広い応用背景を持ち、非製造分野への自動化の拡大と密接に関係しています。応用環境が非構造化されるにつれて、マルチ移動ロボットシステムは、タスクの変化や環境の不確実性に適応でき、高度な意思決定インテリジェンスを備えている必要があります。したがって、マルチ移動ロボットの協調に関する研究は、もはや単なる制御の調整ではなく、システム全体の調整と協力です。ここで、マルチロボットシステムの構成と制御方法が、システムの有効性を大きく左右します。

マルチロボット協働システムは、分散型人工知能を実現するためのモデルでもあります。分散型人工知能の核心は、システム全体をいくつかのインテリジェントで自律的なサブシステムに分割することです。これらのサブシステムは物理的および地理的に分散しており、独立してタスクを実行できます。同時に、通信を通じて情報を交換し、相互に調整して、全体のタスクを一緒に完了できます。これは、大規模で複雑なタスクを完了するのに間違いなく魅力的であり、軍事、情報などの応用分野で急速に広く注目を集めました。マルチマシン協調システムはこの概念を具体的に実現したもので、各ロボットは自律的なインテリジェントエージェントとみなすことができます。このマルチエージェントロボットシステムMARS（マルチエージェントロボットシステム）は、現在、ロボット工学の新たな研究ホットスポットとなっています。

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マルチモバイル ロボット システムは移動能力を備えており、非構造化環境で複雑なタスクを完了できます。マルチロボット協働システムの中で最も典型的で有望なタイプであり、最も広く研究されているタイプのシステムでもあります。以下では、マルチ移動ロボットシステムを例に、知能ロボット連携システムの主なキーテクノロジーを紹介します。

1. 建築

システムアーキテクチャとは、システム内のロボット間の論理的および物理的な情報と制御関係、および問題解決能力の分布パターンであり、複数の移動ロボットの協調動作の基礎となります。一般的に、マルチモバイルロボット協働システムのアーキテクチャは、集中型と分散型の 2 つのタイプに分けられます。集中型アーキテクチャは、システム アクティビティに関するすべての情報を持つ単一のマスター ロボット (リーダー) を使用して計画できます。分散アーキテクチャには、すべてのロボットが制御に関して平等であるようなロボットは存在しません。集中型アーキテクチャはグローバルな最適ソリューションを実現できますが、不確実性のため、人々は実際には分散型構造を好みます。近年、ロボットが実際の環境で環境をモデル化する際の困難を克服し、複数の移動ロボットの協調システムの堅牢性と運用能力を向上させるために、一部の学者は分散アーキテクチャで動作ベースの反応制御アーキテクチャを採用しています。協調動作は反応モードに基づいており、移動ロボットの外界への応答を高速化し、複雑な推論を回避し、システムのリアルタイムパフォーマンスを向上させます。

2. 認識

知覚は、「感じる」（感知）と「知る・理解する」（情報の融合・活用）を含む知能ロボットの動作の基礎です。移動ロボットにおける最も重要な認識問題は、位置決めと環境モデリングである[7]。走行距離計の計算、視覚に基づくランドマーク認識、マップマッチングに基づくグローバルポジショニング、ジャイロナビゲーション、GPSなど、多くの位置決め方法がありますが、未知の非構造化環境では、GPSだけが実用的なグローバルポジショニングを実現できます。しかし、GPS は精度やセキュリティなどの要因によっても制限されます。ロボット間の協力を利用して位置決め機能と環境モデリング機能をどのように向上させるかは、マルチ移動ロボット システムのインテリジェンスを研究する上で重要な部分です。近年、環境地図構築と測位を同時に行う様々な処理方法が提案されている[8]。環境モデリングと測位処理は互いに伴っており、相互反復の過程で徐々に解明されつつあるが、厳しい環境条件を必要とする場合が多い。さらに、多くの共同作業では、フォーメーションやローカル衝突回避など、共同作業者間の相対的な位置情報のみが必要です。そのため、センサーベースのローカルポジショニングも注目されています。ロボットは超音波、赤外線、レーザー、または視覚センサーを通じて互いを検出し、統計、フィルタリングなどのアルゴリズムを使用して情報を融合し、システム内の各ロボットの相対的な位置を取得します。

3. 計画

計画問題には主にタスク計画と経路計画が含まれ、これらは常に人工知能とロボット工学の研究の主な問題でした。それらについては大量の長期研究が行われており、その結果はマルチロボット協調システムの計画問題の研究に適用されています。アーキテクチャに対応して、マルチ移動ロボットシステムの計画には通常、集中計画（Centra-ized1anning）と分散計画（Distributed“nning）の2つの方法が含まれます。集中計画は一般に効率的でグローバルに最適な計画結果を得ることができますが、主に静的な環境に適用され、環境の変化に対応するのは困難です。分散計画では、各ロボットが独自の環境情報に基づいて独自のアクションを計画します。その利点は環境の変化に適応できることであり、欠点はグローバルな最適解を得ることができず、デッドロックを引き起こす可能性があることです。

4. 学習と進化

学習と進化は、システムの適応性と柔軟性の現れです。現在、協働ロボットで使用されている主な手法は強化学習と遺伝的プログラミングであり、マルチロボットハンドリングシステムやロボットサッカーにうまく適用されている[10][11]。現在、マルチロボットの学習と進化はまだ比較的低い行動レベルにあり、学習と進化のタスクと環境も非常に単純です。より複雑なタスクと環境に直面すると、時間遅延評価と組み合わせ爆発の問題があります。また、複数のエージェントの分散学習と進化も、従来の集中学習と進化の方法とは大きく異なり、より効果的な行動最適化方法を見つける必要があります。

5. 調整と協力戦略

複数の移動ロボットシステムが連携して複雑なタスクを完了する場合、各ロボットのタスク、計画、制御間の調整が必要になります[12][13]。マルチエージェント理論の研究は、これらの協調動作のアイデアと戦略を提供してきました。しかし、これらの抽象的なアイデアと戦略を具体的なシステムに組み合わせ、普遍性を反映しながら実現するには、あらゆるレベルでシステムの動作を正しく記述するためにどのようなツールを使用するかが重要です。現在、タスク調整層での最も一般的な記述ツールは、離散イベント動的システム理論における有限状態マシン (FSA) 法ですが、ハイブリッドシステム理論と方法を使用して異なるレベルの動作を統一的に記述する方法は、依然として注目されている研究トピックです。さらに、同じ環境で動作する複数の移動ロボットでは、リソースの利用に関して競合が発生することがよくあります。適切な調整戦略がなければ、システムは適切に機能しません。予見可能な紛争は計画を通じて回避できます。ただし、システムが動的に実行されている状況は事前に正確に予測できないことが多く、競合を解決するために計画方法だけに頼ることは非常に制限されます。動的紛争を解決する方法には、主に交渉、条約、知人モデルなどがあります。動的環境におけるデッドロックの検出と解決は、依然として非常に困難な問題です。

6. システムソフトウェアプラットフォーム開発

マルチロボットシステムの研究は20年近く続いています。初期の研究は主にシステムハードウェアとそれに関連する特定の個別技術の研究に焦点を当てていました。マルチ移動ロボットハードウェアシステムが徐々に改善されるにつれて、現在のソフトウェア研究は大幅に遅れています。開発されたソフトウェアは、特定のハードウェアシステムと単一のタスクを対象としていることが多く、技術統合性が低く、汎用性が低く、ハードウェアの性能を効果的に発揮することができません。そのためには、高度にオープンで、汎用性があり、ロボットのハードウェアに依存せず、拡張可能なシステムソフトウェアプラットフォームを開発し、既存の散在する技術的成果を体系的に統合し、標準化されたシステムソフトウェアの設計フレームワークの標準を提供することが緊急に必要です。過去3年間、米国と欧州諸国は、マルチ移動ロボット協働システム向けソフトウェア開発の大規模プロジェクトを数多く立ち上げ、いくつかの代表的なソフトウェア開発プラットフォームが実用化されました。

7. 実験研究

複数移動ロボットの協働システムに関する実験的研究は、当初、コンピュータ ソフトウェアを使用して仮想ロボット グループを確立するコンピュータ シミュレーションから始まりました。このアプローチにより、ロボットエンティティに理想的なメカニズムを付与し、さまざまな方法で相互に対話できるようにする自由度が高まります。しかし、このアプローチは、多くの数学的または生物学的原理がロボットグループの協調行動規範に与える影響を調べることができますが、実際のオペレーティングシステムの構築に直接適用することは困難です。近年、ロボットやその構成要素の性能向上に伴い、実機を用いたマルチロボットシステムの研究が増加し続けており、理論研究と実際の環境や既存の物理ロボットとの間のギャップは徐々に縮まってきています。現在、世界の基礎ロボット研究機関のほとんどでは、コンピュータシミュレーションと実機実験の両方を通じて研究が行われています。