活用例
マルチエージェント協同制御実験プラットフォームの研究開発
北京理工大学
4m×4m
協同制御、マルチエージェント、高精度、低遅延
E-puckセルフドライビングカー、無人機
8つのMars 2Hモーションキャプチャーカメラ

産業技術の発展に従って、マルチエージェントシステムは現在すでに産業操作、パトロール偵察、災害救援、環境調査、知能物流、知能農業と消費娯楽などの面で著しく発展しました。エージェント(Agent)の概念はセルフドライビングカー、無人機、無人潜水艦などの自主移動プラットフォームのために統一の研究システムを構築しました。マルチエージェントシステムの協同制御は大規模なロボットシステムが実際的な任務と操作を実現する理論の基礎です。

しかし国内外では、マルチエージェント協同編隊に関する研究は大多数が理論とコンピュータのシミュレーションに留まっています。北京理工大学自動化学院がこの協同制御プラットフォームを構築するのは、実用的で、実行可能で、信頼度の強いマルチエージェント協同制御実験プラットフォームを設計して、大学の実験室に同一構造と異る構造のエージェントの制御アルゴリズムの検証に用いるように供えて、理論成果に実験のサポートを提供することを目指して、同時にプラットフォームのオープン・ネイチャーが強くて、豊富な二次開発ポートを取っておいて、大学の理論課程の実践基礎になることができます。

全体の制御プラットフォームは主にネットワーク通信サブシステム、マルチエージェントサブシステム、組合せ位置決めサブシステムという三つの部分から構成されています。その中にネットワーク通信とクラウド制御サブシステムは主に各そエージェントの間の通信を担当します。マルチエージェントサブシステムは主に四旋翼無人機と全方向移動ロボットを含め、関連上層制御命令を実行します。組合位置決めサブシステムはNOKOV(度量)光学式三次元モーションキャプチャーシステムを主な位置決め方式に位置付けて、機載慣性部品を補助として構成されたマルチエージェント組合位置決めシステムです。

NOOV(度量)光学式三次元モーションキャプチャーシステムに提供される高精度、低遅延の位置決め情報によって、全体のプラットフォームは更に精確な運営を実現することができます。

全体の制御プラットフォームの実現は精確な位置決めを前提にして完成することができますが、以前の多数のプラットフォームに使われたUWB位置決め技術と比べて、NOKOV(度量)光学式三次元モーションキャプチャーシステムに提供される光学式モーションキャプチャーシステムの位置決め技術は、精度が高いだけではなくて、さらに低遅延、妨害を受けずにリアルタイムで無差別的な位置決めデータを提供することができて、無人機、セルフドライビングカーが自分の位置を見つけることができます。まさに孫中奇先生の言ったように、「自分の位置を知りたい場合、NOKOV度量の光学式モーションキャプチャーシステムを利用して、私達の間に自分がどこにいるのか、知って、また相手に私達の位置も教えて、このようにして両者の間の通信交流を実現して、協同相互作用を完成することができる」という。

NOKOV(度量)光学式三次元モーションキャプチャーシステムでキャリブレーションされた位置決め空間によって、マルチエージェントサブシステム、即ち無人機とセルフドライビングカーの組合せの空間での飛行、走行位置と姿勢の情報はすべてNOKOシステムが高精細度光学式モーションキャプチャーカメラを経由してエージェントに貼り付けられたマーカーを受けて、そしてモーションキャプチャーシステムのモーションキャプチャーソフトウェアのSDKポートを経由して制御プラットフォームのネットワーク通信システムに伝送して、更に通信システムで位置決めデータをエージェントに伝送して、エージェントの間で協同運動とお互にの相互作用協力を完成するのです。


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