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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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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