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A study on control of tracking network with multiple autonomous UGVs

加太 宏明 横浜国立大学 DOI:info:doi/10.18880/00014602

2022.05.26

概要

第1 章 序論

近年，無人機技術が発達し様々な場面において無人機の利用が進んできた．なかでも災害時における被災者の捜索や不審者の監視などに複数の無人機をもちいることによって広範囲の捜索や継続監視ができるだけでなく無人化による人員の安全確保が期待されるため無人機の利用が高く望まれている．しかし複数の無人機を用いるシステムの開発には通信に関する問題など様々な障害があり未だ発展途上である．そこで本論文では，複数無人機を用いる際に必要な通信の問題について解決を図る．
本研究では，特に無人車両 (UGV: Unmanned Ground Vehicle) を対象としたシステムを考慮するが一部の修正を加えることにより無人航空機(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)にも拡張することができる．本章は以下のように構成される．第 1.1 節で社会的な背景，第1.2 節で研究背景を述べる．続いて第 1.3 節で研究の目的を説明する．最後に第 1.4 節で本論文の構成について説明する．


1.1 社会的背景
2016 年１月に閣議決定された 2016 年度から 2020 年度までの計画である第５期科学技術
基本計画[1] では「サイバー空間とフィジカル空間を高度に融合させたシステムにより，経済発展と社会的課題の解決を両立する人間中心の社会」を目指すSociety 5.0 が提唱された． 2021 年 3 月に閣議決定された第 6 期イノベーション・科学技術基本計画[2] にもSociety5.0があらためて掲げられた．Society 5.0 を達成するための基盤技術としてIoT システム構築， AI，省電力デバイス，ネットワーク，ロボット，センサやヒューマンインターフェース技術などが挙げられており，それぞれの分野横断的な連携・統合についても重要性が述べられている．これらの技術は無人機とそのシステムの開発にも大きく関わっており Society5.0実現のためには不可欠である．
2018 年防衛装備庁が発表した将来無人装備に関する研究開発ビジョン [3] では，人間の生理的限界に依存しない運用者の低リスク性，ダウンサイジング，相対的に低い開発・運用コストといった特性を活かし，長期間継続的に繰り返す領域監視，化学剤・生物剤・放射能といった汚染地域での活動，地雷機雷等の捜索除去等において特に危険，単調，汚染といった環境下での活用範囲を目指す無人システムの開発を求めている．
内閣府のデジタル・防災技術ワーキンググループ(未来構想チーム) 提言[4] では安否・インフラ状況等のリアルタイムの情報共有として緊急時視察ドローン網やセンサーによる情報収集を挙げている．リアルタイム情報収集の必要性は高く今後 30 年以内に 70%程度の確率で発生する恐れのある巨大地震やその他の災害に向けて無人機ネットワークの開発は急務である．
このように様々な方面から無人機システムが求められている．無人機システムの開発は社会的にも重要であり価値のあるものだと考える．

1.2 研究背景
本論文では複数無人機を用いた通信ネットワークシステムを扱う．無人機は運用者の低リスク性や運用コストなどの面において優れている．第 1.1 節でも紹介したように災害現場などの危険な環境では運用者の危険を回避するために無人機の運用が期待される．また，無人にすることで小型化することができ運用コストの面でも有人に比べ有利である．実際， 2011 年 3 月に発生した東日本大震災における福島第一原子力発電所の事故の際にもさまざまな無人機が運用された．しかし，それに伴って制度面や技術面で課題が見つかった．[5]では今後取り組むべき課題をいくつか挙げている．特殊環境用ロボットに必要な技術的な機能として，移動・静止能力，センシング・認識能力，作業能力，通信能力，情報収集・整理・掲示能力，遠隔操作・ヒューマンインターフェース技術，自律機能，部分作業の計画，これらの技術のシステム化を挙げている．そのなかでも任務遂行に特に必要な通信の問題がある．１機の無人機によるシステムでは通信距離や情報収集能力に限界がある．この場合複数の無人機を使用することが有利になる．
複数の無人機を一つのシステムとして扱うものをマルチエージェントシステム (MAS: Multi Agent System) と呼ぶ．マルチエージェントシステムの利点として，費用対効果，ロバスト性，拡張性などがあげられる [6]．これらの特徴を活かしてマルチエージェントシステムは農業 [7]，軍事 [8]，レスキュー [9]，物流ネットワーク [10]，センサネットワーク [11, 12] など様々な場面で用いられている．
[13] ではマルチエージェントが行う任務としてAerial manipulation [14]，Counter-swarm pursuit [15]，Target search and tracking [16, 17, 18]，Surveillance [19, 20]，Persistent monitoring [21]，Mapping [22] などを挙げている．本論文はこの中でもターゲット追従 (Target search and tracking) を扱う．ターゲット追従はターゲットの数やターゲット情報を送るための通信パスの有無などにより分類される．[16] では一つのターゲットを追跡するためのエージェントを競争的な方法で決定している．[17] では複数のエージェントが複数のターゲットを追跡する．[18] ではターゲットを取り囲むようにUAV を配置して，基地局までの通信パスを形成している．
また，マルチエージェントシステムにおける重要な課題として [23] では Coordination control [24]，Learning [25]，Fault detection [26]，Task allocation [16, 27]，Localization
[28]， Organization [29]，Security [30] を挙げている．協調制御(Coordination control) は自律型の無人機群を扱う際には欠かせないものであり，その中でもConsensus [31]，Con- trollability [32]，Synchronization [33]，Connectivity [40, 38]，Formation [34, 35] などの問題がある．連結性 (connectivity) は通信範囲に制限があるような無人機を考える場合には情報交換の可否にも直結する．

図 1.1: MAS challenges [23]

ここで，マルチエージェントシステムの制御方法として主に２種類の方法がある．一つ目はリーダーまたはデータセンター(または，基地局) がすべてのエージェントの情報を集め，処理を行う中央集中型制御によるシステムである[18, 36, 37]．[36] ではUGV とUAVが連結を維持しながら，異なる視点から同じ領域を監視している．[37] では UGV が観測したデータを UGV のネットワークを介して基地局と共有する．中央集中型制御では大域的な視点での意思決定ができるが，一つのノードに負荷が集中したりノードの故障に弱いといった欠点がある．もう一つは通信範囲内のエージェントとのみ情報交換を行い，その情報に基づいて処理を行う自律分散型制御によるシステムである[9, 39, 40]．[9] では群知能 (Swarm Intelligence) を活用した方法により，自律分散型のシステムで被災者から基地局までのネットワークを構成している．[39] では 1000 ものロボットが互いの相互作用を通じて文字や記号などの複雑な形状を構成する．また[40] では互いの連結を維持しながら探索を次々に行っている．自律分散型制御では構造や組織が複雑になるがロバスト性や拡張性に優れるといった利点がある．自律分散型システムではとくにエージェント同士の協調が重要になってくる．エージェント同士が有効的に強調するには情報の交換を行うための通信が必要になる．
システム全体を数学的なグラフとして扱うグラフ理論を用いて無人機の制御を行ったものがある[41, 42, 43]．グラフ理論では通信がつながる状況を連結しているという．連結を維持する研究は多く行われている[38, 40, 44, 45, 46, 48, 49]．[38, 44] では代数グラフから求まる代数的連結度を最大化することで連結性を高めている．また，同じように[40, 46, 45]では代数的連結度の勾配方向を求めることにより連結性を向上させている．しかし，代数的連結度がグラフのどのプロパティを表すかが直感的に明確でないという事実に加えて，ネットワークのロバスト性の尺度としてエッジが追加されたときに連結度が厳密に増加しないという問題も指摘されている[47]．連結性を維持向上する別の方法として，[48, 49] ではボイドアルゴリズムを用いている．ボイドモデルは連結性の指標として表すことはできないが，扱いが簡単であり様々な研究で用いられている．その他にも連結性の指標に頂点・辺連結度 (Vertex connectivity や Edge connectivity) [50]，Reliability polynomial [51] や Natural connectivity [52] などがある．
特に，移動体(以下，ターゲットと呼ぶ．) を継続的に監視してその情報を基地局でモニターする通信ネットワークではターゲットを観測したエージェント(以下，観測エージェントや観測UGV と呼ぶ．) から基地局まで連結であることが重要となってくる．また，このとき観測エージェントから基地局までの通信パスを決定する必要がある．ある送信元から宛先までの通信パスを確保するために，複数の移動端末（以下，ノードと呼ぶ．）を用いたネットワークをモバイルアドホックネットワーク (MANET: Mobile Ad hoc Network) と呼ぶ．MANET において送信元ノードから宛先ノードまでの通信パスを決定するためのプロトコルとして様々なルーティングプロトコルが提案されている [53, 54, 55, 56, 57, 58]．
プロアクティブ型プロトコル [53, 54] では端末間で通信処理を行う前に経路情報を維持・更新しておく．リアクティブ型プロトコル [55, 56] では通信所用が発生したときに初めてパスを生成する．また，上記の手法を組み合わせたハイブリッド型のプロトコル [57, 58]もある．プロアクティブ型プロトコルはすぐに通信を行うことができるが，ノードの移動によるネットワークトポロジーの変化が激しい場合には向いていない [59]．一方，リアクティブ型プロトコルは通信に遅れが発生するがネットワークトポロジーの変化に対応できる．MANET ではネットワークトポロジーの変化に対応でき，常に経路が生成されていることが望ましい．リアクティブ型のプロトコルでは AODV(Ad hoc On-demand Distance Vector) プロトコル [60] やDSR(Dynamic Source Routing) プロトコル [61] が有名である．またこれらのプロトコルをベースとして拡張したプロトコルも研究されている[62, 63]．しかし，これらほとんどの研究では通信パスの生成とノードの移動は切り離されており，通信パスを維持するための移動といったものはほとんど見られない．
そこで本論文第 3 章ではこれらの欠点を補うネットワーク制御則を提案する．各ノードは近隣のノードの情報から局所的にパスを生成しておき，観測ノードが基地局側の相手に観測データを順々に送信していくことで全体の通信パスが生成される．また，通信パスの生成とノードの移動に同じ性質の評価を用いることによりパスを維持する．
ところで，小型無人機によるMANET ではしばしば通信の問題が発生する．小型無人機のように十分な通信能力を持っていない場合，建物など障害物となるようなものがあると通信の切断が発生する [64]．これは障害物による電波の遮断やマルチパスフェージングといわれる現象により受信レベルが受信感度を満たさないためであり，災害現場などでは大きな問題となりうる．そこで通信環境を考慮したパスの生成が必要となる．[65, 66] では通信環境を考慮する指標により通信パスを決定している．これにより通信品質のよいパスが選択され，通信が切断される可能性が減少する．しかし，ノードの故障といったものを考慮すると一つのパスが使用できなくなった場合には他のノードが孤立してしまう恐れがある．これに対処するためにマルチパスを形成することが考えられる．あらかじめ複数のパスを用意しておけば耐障害性を向上しつつ，通信の切断時にも素早く別のパスにより通信を再開できる．また，複数のパスで同時に通信を行うこともできる [67, 69, 70]．
通信環境を考慮したマルチパス形成がいくつか提案されている [68, 69, 70]．[68] ではSNR(Signal to Noise Ratio) を評価とした通信リンク品質のよいマルチパスを生成している．[69] ではパスごとの転送成功率によってマルチパスの信頼性をもとめデータパケットの分割数と送信パスを決定している．[70] では生成したマルチパスに通信データを送信し，宛先ノードで合成するルートダイバーシチによりBER(Bit Error Rate) が小さくなるような処置を行っている．
しかしこれらはあらかじめ複数のパスが生成できることを保証するといった条件が必要であり，マルチパスの保証といったものは考慮されていない．そこで本論文第 4 章では複数のパスの保証するためのネットワーク制御則と通信環境を考慮したマルチパスルーティングプロトコルを提案する．これにより，ターゲットから基地局までの必要な数のマルチパスが保証され，通信品質の良いマルチパスによりターゲットの情報が基地局に送信される．

1.3 研究の目的
本研究では上記の背景を踏まえこれらの問題点を克服する手法を提案する．研究目的の一つは無人機の移動能力を活かして分散型システムにおいて最適な通信パスを構成・維持する方法を提案する．この際ネットワークトポロジーの変化に対応し，かつ素早い通信を可能にするとともに，通信パスの評価値を最適化する移動により継続的な通信を行う．これを第 3 章で提案する．もう一つの目的として，耐障害性を増すためにマルチパスを形成し，通信品質を保証するパスを選択する手法を提案する．この際，必要な数の通信パスを保証するようにネットワークを構成し，通信環境を考慮したマルチパスを生成する．これを第 4 章で提案する．これらを目的として最終的に現実的な環境下で継続的な移動体追従を実現する自律型アルゴリズムの提示を行う．

1.4 本論文の構成
本論文の構成は次の通りである．第 2 章では本論文の問題設定について説明する．UGVネットワークシステムについて前提条件などを説明し，定式化を行う．また UGV ネットワークが行う任務について説明する．第 3 章ではターゲットから基地局までの一つの通信パスを生成する方法について説明する．また通信パスの評価値を向上するための移動量を求める方法を説明する．第 4 章ではまずターゲットの観測時に生じる観測ノイズの影響を減少させる方法を説明する．次に通信環境を考慮してターゲットから基地局までのマルチパスを構成する方法を説明する．また，必要な数の通信パスを保証するようにネットワークを構成し，通信品質を維持向上するための移動量を求める方法を説明する．第 5 章では本論文の結論をまとめ，本研究の成果および今後の課題について記載する．

ネットワークの限界
移動体追従任務の遂行を確実にするためにネットワークの限界を検出する機構が必要となる．BER などの評価指標から判断してネットワークの限界が近い場合には，通信パスの数を増やしたり，場合によって予備の UGV を追加投入したりする等の対処法をとることができる．

三次元展開
本研究は二次元平面上においてUGV による移動体追従を行った．これを拡張して，UAVによる三次元空間での運用やUAV とUGV 共同によるヘテロ群の運用が考えられる．三次元空間では二次元空間で用いた定義を変更することにより対応が可能であると考える．ヘテロ群での運用に関してはUAV 群が上空からの監視，UGV 群は地上監視など観測領域を分け二階層に分けた運用を行うことで本研究と同様の手法で対応ができると考える．この際，二階層を繋ぐ層間ネットワークの新構築が必要となる．

建物内部での運用
建物内部で運用する場合，外部と比べて障害物となるものが多い．また，外部では凸型の障害物が多いのに比べ，内部では壁など凹型の障害物が多くなる．建物内部に大きな空間が複数ある場合，または階をまたいで運用する場合には三次元空間での運用と同様に二層型または複層型のネットワークを使用することが考えられる．運用空間や階を層間ネットワークで繋ぎ一元的に運用することが可能となる．また入り組んだ場所では層間ネットワークを有線通信で代用することが考えられる．狭い廊下等に関しては見通し線通信によるマルチパスを構成しづらくなる．この場合，見通し線外の通信において連結度を維持するために各点連結度を用いた別のアルゴリズムの開発が必要となる．

エージェント特性
本研究では移動方向に制限を受けないUGV を制御対象とした．非ホロノミックUGV や固定翼 UAV を制御対象とする場合，モデルの変更が必要となる．制御則パラメータを変更したり，移動のための拘束条件を付与する等により対応が可能であると考える．

複数ターゲットの移動体追従
本研究では一つのターゲットに対して移動体追従を行った．複数のターゲットに対して移動体追従を行う場合，ターゲットの観測領域を分けて運用する場合と同じ領域で行う場合が考えられる．領域が違うものに関しては三次元空間での運用と同様に複層型のネットワークを構成し層間のネットワークを基地局が担当する．観測領域が同じ場合，ターゲット情報に関して間欠的な通信所用であるならばそのまま送信元を逐次入れ替えることで通信の対応が可能である．連続的な通信が必要であるならばBER を活用した複数送信元からの複数ルートの構成が必要となる．この場合，同時通信を行うためにはノードディスジョイントパスの構成が理想である．

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