Case-Based Reasoningを用いた複数自律移動ロボットへのタスク割当て機構
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概要
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本論文では, Contract Net Protocol (CNP)を用いた複数自律移動ロボットへのタスク割当てにおける通信を, Case-Based Reasoning (CBR)により抑制するシステムについて述べる. CNPは複数ロボットを協調させる上で有用なタスク割当てプロトコルの一つであるが, 一般にTask Announcement messageがbroadcastされるため多くの通信資源を消費するという問題が生じる. そこで, 本論文で述べるタスク割当てシステムLEMMINGでは, 過去のタスク割当て事例を用いたCBRでTask Announcement messageのあて先を学習することにより, broadcastを制限し, 必要通信資源量(通信量)を抑制する. 本論文では, LEMMINGの学習機構について説明すると共に, 複数自律移動ロボットによる荷物運搬環境のシミュレータを用いてLEMMINGを評価し, 各ロボットのタスク実行能力が変化する環境においても, その変化に適応して通信量を抑制可能であることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-09-25
著者
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