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公開番号2025038755
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-03-19
出願番号2023145547
出願日2023-09-07
発明の名称群制御システム及び群制御方法
出願人トヨタ自動車株式会社
代理人個人
主分類G05D 1/43 20240101AFI20250312BHJP(制御;調整)
要約【課題】複数の移動体を適切に制御することができる群制御システム及び群制御方法を提供する。
【解決手段】群制御システム10は、各移動体200の加速データを取得する加速度データ取得部と、各移動体200の現在の位置を推定する位置推定部102と、各移動体200の加速度データと推定された位置とを含む第1の状態情報と、各移動体200の未来の状態を表す第2の状態情報とを、深層強化学習モデルM1に入力し、深層強化学習モデルM1からの出力に基づいて各移動体200の行動を制御する処理を繰り返し実行する移動体制御部103とを有する。深層強化学習モデルM1に入力される第2の状態情報は、敵対的生成ネットワークM2に、シード情報を入力して得られる出力を用いて予測された各移動体200の未来の状態を表す。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
所定エリア内を自律的に走行可能な複数の移動体を制御する群制御システムであって、
前記移動体に備えられたセンサによって検出された加速度データを、各前記移動体について取得する加速度データ取得部と、
前記各移動体の現在の位置を推定する位置推定部と、
前記各移動体の前記加速度データと推定された前記位置とを含む第１の状態情報と、前記各移動体の未来の状態を表す第２の状態情報とを、深層強化学習モデルに入力し、前記深層強化学習モデルからの出力に基づいて前記各移動体の行動を制御する処理を繰り返し実行する移動体制御部と
を有し、
前記深層強化学習モデルに入力される前記第２の状態情報は、敵対的生成ネットワークに、シード情報を入力して得られる出力を用いて予測された前記各移動体の未来の状態を表し、
前記シード情報は、前回の前記処理において前記深層強化学習モデルから出力された情報を含む
群制御システム。
続きを表示（約 760 文字）【請求項２】
前記深層強化学習モデルは、前記位置推定部により推定される前記各移動体の位置と、前記各移動体の実際の位置との差に基づいて報酬が付与されるよう設定された環境において、深層強化学習が行われたモデルである
請求項１に記載の群制御システム。
【請求項３】
前記第２の状態情報は、前記各移動体の未来の時点の位置と加速度データとを含む
請求項１又は２に記載の群制御システム。
【請求項４】
前記敵対的生成ネットワークは、未来の異なる時点の前記各移動体の位置を示す複数の画像を出力し、
前記第２の状態情報は、前記複数の画像に示される異なる時点の前記各移動体の位置から算出された未来の時点の前記加速度データを含む
請求項３に記載の群制御システム。
【請求項５】
所定エリア内を自律的に走行可能な複数の移動体を制御する群制御方法であって、
前記移動体に備えられたセンサによって検出された加速度データを、各前記移動体について取得し、
前記各移動体の現在の位置を推定し、
前記各移動体の前記加速度データと推定された前記位置とを含む第１の状態情報と、前記各移動体の未来の状態を表す第２の状態情報とを、深層強化学習モデルに入力し、前記深層強化学習モデルからの出力に基づいて前記各移動体の行動を制御する処理を繰り返し実行し、
前記深層強化学習モデルに入力される前記第２の状態情報は、敵対的生成ネットワークに、シード情報を入力して得られる出力を用いて予測された前記各移動体の未来の状態を表し、
前記シード情報は、前回の前記処理において前記深層強化学習モデルから出力された情報を含む
群制御方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は群制御システム及び群制御方法に関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、自律的に走行可能なロボットなどの移動体を複数用いたシステムの開発が進んでいる。これに伴い、複数の移動体を制御する群制御についての様々な技術が提案されている。例えば、特許文献１は、移動体同士の衝突などを回避することができる群制御システムについて開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１７－１４２７７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
例えば、移動体の群制御を行う装置が把握している各移動体の位置と、実際の各移動体の位置との誤差が増大すると、適切に移動体を制御することができないことがある。このような背景から、複数の移動体を適切に制御することができる技術が求められている。
【０００５】
本開示は、上記した事情を背景としてなされたものであり、複数の移動体を適切に制御することができる群制御システム及び群制御方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するための本開示の一態様は、所定エリア内を自律的に走行可能な複数の移動体を制御する群制御システムであって、前記移動体に備えられたセンサによって検出された加速度データを、各前記移動体について取得する加速度データ取得部と、前記各移動体の現在の位置を推定する位置推定部と、前記各移動体の前記加速度データと推定された前記位置とを含む第１の状態情報と、前記各移動体の未来の状態を表す第２の状態情報とを、深層強化学習モデルに入力し、前記深層強化学習モデルからの出力に基づいて前記各移動体の行動を制御する処理を繰り返し実行する移動体制御部とを有し、前記深層強化学習モデルに入力される前記第２の状態情報は、敵対的生成ネットワークに、シード情報を入力して得られる出力を用いて予測された前記各移動体の未来の状態を表し、前記シード情報は、前回の前記処理において前記深層強化学習モデルから出力された情報を含む群制御システムである。
【０００７】
上記の一態様において、前記深層強化学習モデルは、前記位置推定部により推定される前記各移動体の位置と、前記各移動体の実際の位置との差に基づいて報酬が付与されるよう設定された環境において、深層強化学習が行われたモデルであってもよい。
【０００８】
上記の一態様において、前記第２の状態情報は、前記各移動体の未来の時点の位置と加速度データとを含んでもよい。
【０００９】
上記の一態様において、前記敵対的生成ネットワークは、未来の異なる時点の前記各移動体の位置を示す複数の画像を出力し、前記第２の状態情報は、前記複数の画像に示される異なる時点の前記各移動体の位置から算出された未来の時点の前記加速度データを含んでもよい。
【００１０】
上記目的を達成するための本開示の他の一態様は、所定エリア内を自律的に走行可能な複数の移動体を制御する群制御方法であって、前記移動体に備えられたセンサによって検出された加速度データを、各前記移動体について取得し、前記各移動体の現在の位置を推定し、前記各移動体の前記加速度データと推定された前記位置とを含む第１の状態情報と、前記各移動体の未来の状態を表す第２の状態情報とを、深層強化学習モデルに入力し、前記深層強化学習モデルからの出力に基づいて前記各移動体の行動を制御する処理を繰り返し実行し、前記深層強化学習モデルに入力される前記第２の状態情報は、敵対的生成ネットワークに、シード情報を入力して得られる出力を用いて予測された前記各移動体の未来の状態を表し、前記シード情報は、前回の前記処理において前記深層強化学習モデルから出力された情報を含む群制御方法である。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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