1. 屋内自律飛行船における
飛行フォーメーションの獲得
北海道大学 工学部 情報工学科
複雑系工学講座 調和系工学研究室
中林 佑太

2. 背景
複雑系 複数の因子が相互作用し，系全体の振る舞いが決定
フォーメーション
複数の個体の相互作用により決まる群全体の形態
鳥は環境との相互作用により
エネルギー効率の良いフォーメーションを獲得[Weimerskirch, 01]
屋内自律飛行船 •大容量のバッテリーを搭載することが難しい
の特徴 •他の機体からの影響を受けやすい
協調した群飛行によりフォーメーションを獲得

3. 目的
飛行船の群飛行におけるフォーメーションの獲得
• 複数機による飛行船の動きをシミュレーションで実験
• 飛行船群に学習・進化による群飛行をさせる
• 獲得されたフォーメーションを検証

4. 屋内自律飛行船
Controller
T-Engine System
CPU: 216MHz
Image Control
information signal
Camera Sensor Propellers
RGB 16bit
160×144[pixel]
ＸＹ方向４出力，Ｚ方向1出力の計算が必要

5. 飛行船シミュレータ[西村 03][西岡 05]
実機をモデル化した運動方程式
半径r = 0.47 運動方程式
Mv  A  B  F  

高さh = 0.8
Ｍ：質量行列
バルーン ｖ：速度ベクトル
Ａ：空気抵抗力
Ｂ：浮力と重力による力
プロペラユニット Ｆ：遠心力とコリオリ力
τ：推力

6. 飛行時の空気の流れによる影響
飛行船の移動時に空気の流れができる
飛行船
明るい部分：空気の流れが多い
→流れに乗ることでエネルギー効率良く移動
飛行船の速度
複数の機体が飛行時にまとまって動くことで移動効率が良くなる

7. 群飛行における制御
目的 飛行船群の直線移動距離を最大化
ニューラル
ネットワーク 自機体と他機体の出力結果を用いて計算
遺伝的アルゴリズム ニューラルネットワークのパラメータの最適化

8. ニューロコントローラ
ニューラルネットワークにより各プロペラの出力を求める
Rｘi， Rｙi， Rｚi Y
T2
RVｘi， RVｙi， RVｚi
T3 T1
Vｘ， Vｙ， Vｚ
X T4 T4
Eposess/Einit
T0
T0(t-1)，・・・T４(t-1)
入力 出力
○他機体の情報
•ＸＹＺ方向の5ｃｈのモータ出力
•相対座標・相対速度
○自機の情報
•速度
•エネルギー保有率
•出力のフィードバック

9. 遺伝的アルゴリズム
目的 NNのパラメータの最適化
GAの手順 各機体は同じ遺伝子を使用
1. N個体をランダムに生成す 0.03 0.04 0.01 -0.02
る
2. 遺伝子の情報を基に飛行船 遺伝子
群を制御する
3. エネルギーが無くなる・飛
行時間終了によって適応度
を計算
4. 次世代の個体の生成(エリー
ト戦略、トーナメント選択、
評価関数 全ての機体の初期位置と最
突然変異、交叉)
fitness   d i 終到達地点の直線距離の
5. 決められた世代数2～4を繰 i 総和
り返す

10. 実験
目的 学習により群行動の振る舞いを分析し
フォーメーションの獲得を検証
• 機体数 n = {1, 2, 4} 各機体数ごとに独立して進化
• 初期位置 中心(0, 0, 1.5) 半径 1.5の円状に正n角形状に配置
• 試行の終了条件 全機体のエネルギーがなくなる
一定時間経過

11. 評価値の低い個体
1機体あたりの平均評価値17.5 1機体あたりの平均評価値31.7
1機体あたりの平均評価値17.4
• 評価値の低い個体は全機体が集まって飛行するわけではないため，
エネルギー効率が良い飛行が獲得できていない

12. 評価値の低い個体の特徴
25
20
15
Airship1
各機体の速度が違う
Airship2
10
Airship3
Airship4
5
0
-40 -30 -20 -10 0 10 20
-5
0.7 0.7
0.3
0.6 0.6 0.25
0.5 0.5 0.2
0.15
0.4 0.4
0.1
0.3 0.3
0.05
0.2 0.2 0
0.1 0.1 -0.05 1 30 59 88 117 146 175 204 233 262 291 320 349 378 407 436 465
-0.1
0 0
1 30 59 88 117 146 175 204 233 262 291 320 349 378 407 436 465 1 30 59 88 117 146 175 204 233 262 291 320 349 378 407 436 465 -0.15
-0.1 -0.1
-0.2
4機体の速度(x方向) 4機体の速度(y方向) 4機体の速度(z方向)

13. 評価値の高い個体
1機体あたりの平均評価値66.1 1機体あたりの平均評価値55.6
1機体あたりの平均評価値：56.4
• 評価値の高い個体は2機体もしくは4機体で集まりフォーメーションを形成
することによってエネルギー効率の良い飛行を実現している．

14. 評価値の高い個体の特徴
8
7
6
5
4 Airship1
Airship2
3
Airship3
2 Airship4
1
0
-2 -1 0 2 4 6 8 10
-2
フォーメーション：隊形・編隊
ある時点での全機体の速度が同じ
0.4 0.1 0.02
0.35 0.08
0.3 0.015
速度(m/s)
速度(m/s)
0.25 0.06
速度(m/s)
0.2 0.01
0.04
0.15
0.1 0.02
0.005
0.05
0 0
0
1 189 377 565 753 941 1129 1317 1505 1 189 377 565 753 941 1129 1317 1505 1 189 377 565 753 941 1129 1317 1505
時間（ステップ数） -0.005
時間（ステップ数）
時間（ステップ数）
4機体の速度(x方向) 4機体の速度(y方向) 4機体の速度(z方向)
評価値の高い個体は均等に中心に集まるような配置

15. 実験結果
機体数：４(８２世代目) フォーメーションを保つ個体

16. 結論
• 複数飛行船に繰り返し群飛行をさせることで進化，学習した
• 全機体の速度が同じになり一定の位置関係を保つ場合は
フォーメーションを獲得したと考えられる
• 進化学習によってフォーメーションを獲得するような振る舞い
が生まれた