計測自動制御学会東北支部 第 281 回研究集会(2013.6.21)
資料番号 281-21

フェロモン・コミュニケーション型ロボット群のランダムウォークの最適化
Random Walk Optimization of Swarm Robots
Using Pheromone Communication○戸田大貴*, 藤澤隆介**○Hiroki Toda*, Ryusuke Fujisawa**八戸工業大学 大学院， **八戸工業大学*Hachinohe Institute of Technology
キーワード：Swarm Robotics，Pheromone Communication,
Random Walk，Levy Flight，
連絡先：〒031-0814 青森県八戸市妙字大開 88 番地 1 号，八戸工業大学 大学院 工学研究科
戸田大貴, E-mail:m13104@hi-tech.ac.jp
ションは，巡回セールスマン問題をはじめ様々な分野に応用されている．本研究ではフェロモンによるコミュニケーションをロボ
本研究では，社会性昆虫が行うコミュニケット間の情報共に応用することで自律分散ーションのひとつである，フェロモン・コミ型のロボット・システムを構築している．
ュニケーションに着目した．フェロモン・コ
1.2 Levy walk
ミュニケーションをロボット・システム内の空間上にランダムに存在する目標を，効率情報共有手段とし応用することで，システム的に探索する方法に関して，多くの分野で研に与えられたタスクを，効率的に解決するこ究されてきた．広い空間を探索する際には，とを目的としている。
ランダムウォークによる探索よりも Levy
1.1 フェロモン・コミュニーション
walk に基づく探索のほうが効率が良いとい
アリやシロアリ，ハチなどは社会性昆虫とう結果が報告されている[1]．Levy walk に基呼ばれ，群れを成して行動している．群れをづいた探索とは，前進距離にべき分布を適用成す理由としては採餌効率を高めることにした正の履歴をもつランダムウォークであよる，群れ全体の生存可能性の上昇などがある．簡潔に説明するならば短い距離を前進すげられる．個々は比較的単純な知能しか持っる回数が多く，長い距離になればなるほど前ていないが，階層構造などの複雑な社会の形進する回数が少なくなっていくランダムウ成，外敵からの攻撃への集団での対応，効率ォークといえる．探索を行っている最中に，的な採餌行動など，複雑な群行動を創発する． 時折極端に長い前進を行うことがあり，このこのような群行動を行うことができる要因
長い前進によって同じ場所を何度も探索すとして，フェロモンによるコミュニケーショる可能性を減らすことができる．そのため，ンがあげられる．アリやシロアリの群れは採探索効率を向上させることができる．自然界
餌行為を行う際に環境にフェロモンを残す． においても，アホウドリやミツバチ，アリな
このフェロモンによってほかの個体と情報
どが Levy walk に基づいた探索を行っている共有を行い，広範囲の探索を可能としている． との報告がなされている[2,3,4,5]．
このようなフェロモンによるコミュニケー

1． はじめに11.3 研究目的
本研究ではこれまで，ロボット群のフェロモン・コミュニケーションに焦点を当てて研究を進めてきた．そのため，ロボット単体の行動の最適性は無視してきた．ロボットの群行動アルゴリズムの一つとしてランダムウ
ォークを用いている。ランダムウォークでは52%の確率で前進を選択し，16%の確率で，右超信地旋回を選択，同様に 16%の確率で左超信地旋回を選択する．また，16%の確率で後進を選択する．この確率は，実験的に試行錯誤の結果導出したものであり，計算機シミュレーションに基づいた結果ではない．個体のランダムウォークが集団の最終的なパフォーマンスに影響を与えることは容易に想像することができる．そこでランダムウォー
クの前進確率を変更することで，システム全体の採餌効率の向上を図ることを研究の目的とした．

S11
S
E1

P2P1

S 22
S
E2P1P3
P4S 33SE3

S1 ：Initial state

E1 ：Random walkP1 ：Contact with prey

S2 ：Attraction

E2 ：Laying down

P2 ：Nest arrival

S3 ：Tracingpheromone trail

E3 ：Tracing pheromone
trail

P3 ：Presence ofpheromoneP4 ：Timeout occurs

Fig. 2: State transition rule group foraging

各ロボットの初期内部状態は S1 であり，ロボットはランダムウォーク(E1)を行いながら探索をする．ロボットの内部状態が S1 から S2 へ遷移するときのアルゴリズムを説明する．ロボットがランダムウォークを行っている時に知覚標識 P1 が表れるとロボットは餌を知覚し，内部状態を S1 から S2 へ遷移する．内部状態が S2 になるとロボットはトレイル敷設(E2)を行いながら巣へ帰巣する．その後巣まで近づくと知覚標識 P2 が現れ，ロボットは巣への到着を知覚し内部状態を S2から S1 へと遷移させる．次に内部状態が S1から S3 へ遷移するときのアルゴリズムを説明する．ロボットがランダムウォーク中にフェロモン・トレイルに近づくと知覚標識 P3が現れ，フェロモンの存在を知覚し内部状態を S1 から S3 へと遷移させる．内部状態がS3 になるとトレイル追従(E3)を行う．追従中にフェロモン・トレイルから外れてしまうと知覚標識 P4 が現れ，フェロモンを知覚しなくなり内部状態が S1 へ遷移してしまい，再びランダムウォーク(E1)を行う．フェロモ
ン・トレイルから外れずに追従し餌まで辿り着くと知覚標識 P1 が現れ，内部状態が S3 から S2 へと遷移し，トレイル敷設(E1)を行う．
この繰り返しで採餌アルゴリズムは成り立っている．

2． ロボット・システム概要
2.1 ロボット概要
本研究で使用するロボットの概要を説明する．ロボットは，巣を感知するネストセン
サ，エタノールを搭載するタンク，機体を動かすバッテリ，他の機体，壁，餌との接触を感知するタッチセンサ，色を判別するカラーセンサ，色を出すフルカラーLED，エタノー
ルを撒くポンプ，機体を動かすモータ，フェロモンとして撒かれるエタノールを感知するアルコールセンサで構成されている．Fig.
1 にロボットの構成を示す．
Nest sensor

Liquid tanks (×2)
Batteries (×6)
Touch sensors (×8)
Color sensors (×6),
Full color LED (×16)
Micro pumps (×2)
Motors (×2)

3． 計算機シミュレーション

Alcohol sensors (×2)

本研究では，ロボット・システムの構築に実際のロボットに加え，計算機シミュレーションを用いている．計算機シミュレーションの仮想空間を描画したものを Fig. 4 に示す．
フィールド上に点在しているものがロボッ

Fig. 1 Configuration of experiment robot

2.2 ロボットの採餌アルゴリズム
本研究で用いている採餌アルゴリズムを模式化したものを Fig. 2 に示す

2トである．フィールドに巣である Nest と餌である Food を配置し，ロボットの採餌行動のシミュレーションを行うことができる．

35

Number of foraging [-]

Nest

40

Field

3025201510500102030405060708090100

Foｒward probability [%]RobotsFig. 3: Simulation result前進確率が上昇するにつれ，採餌回数も上昇しているのが見て取れる．採餌回数のピークは従来の前進確率よりもかなり高い前進確率となった．従来の結果と、最も良い結果を比較すると，3 割以上採餌回数が上昇している．採餌回数が増加した要因として，他個体が敷設したフェロモンを見つけやすくなったことが考えられる．前進の確率が上がる
ことで，連続で前進することが多くなり，結果として線上に敷設してあるフェロモンの上を通過しやすくなる．前進確率が 0%でも一定の採餌を行っているが，これは後進によって Food に触れることで採餌を行っていると考えられる．また,前進確率が極めて高い
場合採餌回数が極端に低くなっている．フィールドの端に接触した場合，一定距離後退し再びランダムウォークを開始するように設定してあるため，Field の端で何度も往復を繰り返してしまう為だと考えられる．

FoodFig. 4: Simulation space

3.1 前進確率の変更
計算機シミュレーションを用いて，ランダ
ムウォークの前進・右超信地旋回・左超信地旋回・後退の確率を変更した場合の採餌効率への影響を検討する．全体のロボットの数は10[体]とし，フィールドサイズは 3.6×3.6[m]とする．また，実験フィールド上の Nest とFood は対面に配置する．シミュレーション
時間は 20 分とした．計算機シミュレーショ
ンにおける主要なパラメータを Table 1 に示す．
Table 1: Simulation setting

Prameters

Setting

Number of robots

10

Field size

3.6×3.6[m]Forward probability

0~96[%]

3.2 群れスケールの変更

本研究のロボットは数を増やすことで群れのスケールを大きくすることが可能である．前述の計算機シミュレーションの結果はRobot の総数が 10 体のものである．10 体のランダムウォークの確率を変更するに当群れでの前進確率の適地はかなり高い値とたり，左右の超信地旋回と後退の確率を等しなったが，この結果がより大きい集団に適応くすることで，前進確率による影響のみを調できるかはわからない．そのため，全体の査することとした．つまり，前進以外の行動Robot の数を増やし，計算機シミュレーショの確率を等しくなるため，前進の確率はンを行うこととした．基本的なパラメータは0~96%の間を 3%刻みで変化することとなる． 先のシミュレーションと同じとし，ロボットシミュレーションの結果は採餌回数で出力の総数を 20・40・60・80[体]でシミュレーシされる．前進確率と採餌回数の関係をグラフ
ョンを行う．前進確率も 10 体の際と同様に化したものを Fig.に示す．横軸は前進の確率， 0~96[%]の間で変化するものとする。シミュ
縦軸には採餌回数の 40 回平均を表示していレーションのパラメータは Table 2 にまとめる．
る．

3

が多い場合、早期にフィールド上すべてを探索できてしまうことが考えられるため，シミュレーション時間は 2 分とした．その他の主なパラメータは Table 3 に示す．また、同時にロボット１体での探索面積についても検証を行う．

Table 2: Simulation setting for scalability of swarm

Prameters

Setting

Number of robots

20~80

Field size

3.6×3.6[m]Forward probability

0~96[%]
Table 3: Simulation setting for search area

Prameters

計算機シミュレーションによって得られた前進確率と採餌回数の関係をグラフ化したものを Fig. 5 に示す．横軸は前進確率[%]，縦軸には採餌回数を表している．
140

10

Number of foraging [-]

120

20

4060

Setting

Number of robots

1,10

Field size

3.6×3.6[m]Forward probability

0~96[%]

80

計算機シミュレーションの結果は探索できた面積で出力される．探索面積と前進確率の関係をグラフ化したものを Fig. 6 及び Fig.
7 に示す．横軸は前進確率[%]、縦軸は探索できた面積[m2]を表示している．
Robot=1100806040204.540102030405060708090

Search area [m2]0100Forward probability [%]Fig. 5: Simulation result for scalability of swarm

3.532.521.5
10.5

群れのスケールが大きくなった場合でも70~90%の間で採餌回数が多くなっている．
最適化前の 52%と比較すると，すべてのパターンで約 2~3 割採餌回数が向上している．ここから，群れのスケールが変化しても前進確率と採餌回数の関係に与える影響は少ないと言える．

0020406080

100

Forward probability [%]Fig. 6: Simulation result for search area (Robot=1)
Robots=10Search area [m2]30

4． 探索面積の検証
先の計算機シミュレーションでは，前進確率と採餌回数の関係について検証を行った．
その際，採餌回数が増加する要因として，フェロモンを発見しやすくなることを挙げた．
しかし，実際に探索能力が向上しているのを確認するためには，定量的な数値が必要である．そこで，計算機シミュレーション内で探索できたフィールドの面積の検証を行うこととした．検証の対象がフィールド内の探索面積のため，ロボット・システム内のフェロモン・コミュニケーションに関係している部分を省略した．また，フィールド上に Nestと Food を配置しない．面積に対する個体数

2520151050020406080100

Forward probability [%]Fig. 7: Simulation result for search area (Robot=10)

前進確率が上昇するにつれて，探索効率も上昇している．探索効率の上昇の仕方は採餌効率の上昇の仕方と酷似している．つまり，前進確率がそれぞれの効率に与える影響はほぼ同一であるといえる．

45． 最適値の検証
計算機シミュレーションの結果，前進確率が高いほど採餌回数が多くなるという結果をだした．しかし，前進確率のみでは Levy
walk を行っているかは判断できない．そこ
で，探索行動中の前進の距離と頻度を計測し，そこから導出される近似曲線と Levy walk モ
デルを比較する．
単体での探索行動をシミュレーションするため，ロボットの数は１[体]とする．また，探索時にフィールドの端に触れることでの後退などの防ぐために，36×36[m]の十分な広さのフィールドでシミュレーションを行う．
探索行動に影響を及ぼすフェロモン・コミュ
ニケーションに関係する機能は省略し，Nestと Food は配置しない．シミュレーションのパラメータをまとめたものを Table 4 に示す．
Table 4: Simulation setting

Prameters

Setting

Number of robots

1

Field size

36×36[m]Forward probability

81[%]

計算機シミュレーションの結果は時間ごとのロボットの移動の状態で出力される．出
力された値を分析し，前進した距離とその回数をまとめる．前進距離とその頻度の関係を図示したものを Fig. 8 に示す．横軸には前進した距離[m]，縦軸は頻度を表す．また，グラフ内の黒線はプロットされた点の近似曲線を表している．

Frequency [-]2520151050123456(1)𝑃(𝑑) = 29.086𝑑−1.1
一般に Levy walk モデルでの前進距離 d の分布は (2)式の関数で定義される．
(2)
𝑃(𝑑) = 𝑑−λここで λ はべき指数であり，1<λ<3 の範囲を取る．(1)式の傾きは(2)式に沿っているた
め，この探索行動は Levy walk に基づいた探索だと言える．

6． 結論
計算機シミュレーションの結果より，本研
究のロボット・システムのランダムウォークの前進確率従来の前進確率よりもかなり高い値であることを結論づけた．また，この前進確率の値は集団のスケールによらず不変であり，Levy walk に基づいた探索行動であることがわかった．今後，このシミュレーシ
ョンの結果が現実のロボット・システムにおいても適応されるかどうかを検証するため，実機による実験を行っていく予定である．
[1] 小山 英朗 生天目 章. (2008). Random
Walk と Levy Flight に基づく探索方法の比較.
情報処理学会研究報告. 2008 年(No.20),
pp.19-24[2] FREDERIC BARTUMEUS. (2005). ANIMALSEARCH STRATEGIES: A QUANTITATIVE.
Ecology, Vol.86(No.11), pp.3078-3087.
[3] G. M. Viswanathan, S. V. (1999). Optimizing
the success. NATURE Vol.401, pp.911-914.
[4] G.M.ViswanathanAfanasyev, Sergey V.
Buldyrev, E. J. Murphy, P. A. Prince, & H.
Eugene StanleyV. (1996). Lévy flight searchpatterns of wandering albatrosses. NATURE
Vol.381, pp.413-415.
[5] HodgmanSean. Levy Flight Searches in theForaging Behaviour of Ants.
wwwrsphysse.anu.edu.au..

300

分布から，短い距離の前進ほど回数が多く，前進距離が長くなるにつれてその回数は減っていくのが見て取れる．前進確率の分布か
ら頻度を前進距離 d の関数として近似式を導出した結果,(1)式のようになった．

7Distance [m]Fig. 8: Simulation result distribution

5