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コース概要
マルチロボットシステム入門
- マルチロボットの協調および制御アーキテクチャの概要
- 産業、研究、自律システムにおける応用例
- 集中型システムと分散型システムの比較
スウォームインテリジェンスの基礎
- 集団知能と自組織化の原理
- 生物学的インスピレーション:アリ、ミツバチ、鳥の群れ
- スウォームシステムにおける創発的挙動と頑健性
通信と調整
- ロボット間の通信モデルとプロトコル
- コンセンサスアルゴリズムと分散型合意形成
- タスク割り当てとリソース共有戦略
制御と編隊戦略
- リーダーフォロワー、行動ベース、仮想構造制御
- フォッキング、カバレッジ、追跡・回避アルゴリズム
- ノイズのある通信環境下での編隊維持
スウォーム最適化アルゴリズム
- 粒子群最適化(PSO)と蟻コロニー最適化(ACO)
- 経路計画と動的タスク割り当てへの応用
- 学習とスウォームヒューリスティクスを組み合わせたハイブリッド手法
シミュレーションと実装
- ROS 2とGazeboでのマルチロボットシミュレーション構築
- PythonまたはC++によるスウォーム挙動の実装
- 創発的ダイナミクスのデバッグと分析
スウォームロボティクスの先端トピック
- スケーラビリティ、フォールトレラント性、通信の堅牢性
- 適応型協調のための機械学習の統合
- ヒューマン・スウォーム・インタラクションと監督制御
ハンズオンプロジェクト:スウォーム協調システムの設計とシミュレーション
- マルチロボットミッションの目的と制約の定義
- スウォーム協調アルゴリズムの実装
- 性能指標と頑健性の評価
まとめと次のステップ
要求
- ロボティクスの基礎知識の深い理解
- PythonプログラミングおよびROSの実務経験
- 運動計画および制御アルゴリズムに関する知識
対象者
- 分散型および協調システムに注力するロボティクス研究者
- 大規模マルチエージェント・ロボットソリューションを設計するシステムアーキテクト
- 自律協調およびスウォームアルゴリズムに取り組む上級開発者
28 時間
お客様の声 (2)
演習をすぐに開始できるように仮想マシンなどの資材を提供し、ROS2 コアについて説明します。なぜ特定の仕組みで動作するのかという背景にも触れます。
Arjan Bakema
コース - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
機械翻訳
AIを活用したロボット工学の将来についての知識と利用方法。
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
コース - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
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