2022/05/18 更新

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ヤマウチ トモキ
山内 智貴
所属
理工学術院 基幹理工学部
職名
助手
プロフィール

2019 年早稲田大学基幹理工学部情報理工学科卒業,数学・応用数理副専攻修了.2020 年同大学大学院基幹理工学研究科情報理工・情報通信専攻修士課程修了.現在,同大学大学院基幹理工学研究科情報理工・情報通信専攻博士後期課程に在学しながら同大学基幹理工学部情報理工学科助手として勤務.マルチエージェントシステム,分散人工知能の研究に従事.人工知能学会,情報処理学会会員.

学歴

  • 2020年04月
    -
    継続中

    早稲田大学   大学院基幹理工学研究科   情報理工・情報通信専攻(博士後期課程)  

  • 2019年04月
    -
    2020年03月

    早稲田大学   大学院基幹理工学研究科   情報理工・情報通信専攻(修士過程)  

    成績・学業優秀により早期修了(一年)

  • 2015年04月
    -
    2019年03月

    早稲田大学   基幹理工学部   情報理工学科  

    数学・応用数理副専攻修了

学位

  • 2020年03月   早稲田大学   修士(工学)

  • 2019年03月   早稲田大学   学士(工学)

所属学協会

  • 2021年09月
    -
    継続中

    情報処理学会

  • 2020年04月
    -
    継続中

    人工知能学会

 

研究分野

  • 知能情報学

研究キーワード

  • マルチエージェント協調搬送問題

  • エレベータ群制御システム

  • 人工知能

  • マルチエージェントシステム

論文

  • Standby-Based Deadlock Avoidance Method for Multi-Agent Pickup and Delivery Tasks

    Tomoki Yamauchi, Yuki Miyashita, Toshiharu Sugawara

    Proceedings of the 21st International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2022)     1427 - 1435  2022年05月  [査読有り]

    担当区分:筆頭著者

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    The multi-agent pickup and delivery (MAPD) problem, in which multiple agents iteratively carry materials without collisions, has received significant attention. However, many conventional MAPD algorithms assume a specifically designed grid-like environment, such as an automated warehouse. Therefore, they have many pickup and delivery locations where agents can stay for a lengthy period, as well as plentiful detours to avoid collisions owing to the freedom of movement in a grid. By contrast, because a maze-like environment such as a search-and-rescue or construction site has fewer pickup/delivery locations and their numbers may be unbalanced, many agents concentrate on such locations resulting in inefficient operations, often becoming stuck or deadlocked. Thus, to improve the transportation efficiency even in a maze-like restricted environment, we propose a deadlock avoidance method, called standby-based deadlock avoidance (SBDA). SBDA uses standby nodes determined in real-time using the articulation-point-finding algorithm, and the agent is guaranteed to stay there for a finite amount of time. We demonstrated that our proposed method outperforms a conventional approach. We also analyzed how the parameters used for selecting standby nodes affect the performance.

  • マルチエージェント搬送問題のためのグラフ理論を活用したデッドロック回避手法の提案

    山内 智貴, 宮下 裕貴, 菅原 俊治

    研究報告知能システム(ICS)   2022-ICS-205 ( 4 ) 1 - 7  2022年02月

    担当区分:筆頭著者

  • マルチエージェント搬送のための環境制約を緩めたPIBT手法の拡張

    藤谷 雪北, 山内 智貴, 宮下 裕貴, 菅原 俊治

    研究報告知能システム(ICS)   2021-ICS-204 ( 6 ) 1 - 8  2021年09月

  • 不均一環境におけるマルチエージェント搬送問題のための効率的な経路・動作計画アルゴリズムの提案

    山内 智貴, 宮下 裕貴, 菅原 俊治

    研究報告知能システム(ICS)   2021-ICS-204 ( 2 ) 1 - 8  2021年09月

    担当区分:筆頭著者

  • Path and Action Planning in Non-uniform Environments for Multi-agent Pickup and Delivery Tasks

    Tomoki Yamauchi, Yuki Miyashita, Toshiharu Sugawara

    Proceedings of the 18th European Conference on Multi-Agent Systems (EUMAS 2021); Revised and Selected Papers   12802 LNAI   37 - 54  2021年06月  [査読有り]

    担当区分:筆頭著者

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    Although the multi-agent pickup and delivery (MAPD) problem, wherein multiple agents iteratively carry materials from some storage areas to the respective destinations without colliding, has received considerable attention, conventional MAPD algorithms use simplified, uniform models without considering constraints, by assuming specially designed environments. Thus, such conventional algorithms are not applicable to some realistic applications wherein agents have to move in a more complicated and restricted environment; for example, in a rescue or a construction site, their paths and orientations are strictly restricted owing to the path width, and the sizes of agents and materials they carry. Therefore, we first formulate an N-MAPD problem, which is an extension of the MAPD problem for a non-uniform environment. We then propose an N-MAPD algorithm, the path and action planning with orientation (PAPO), to effectively generate collision-free paths meeting the environmental constraints. The PAPO is an algorithm that considers not only the direction of movement but also the orientation of agents as well as the cost and timing of rotations in our N-MAPD formulation by considering the agent and material sizes, node sizes, and path widths. We experimentally evaluated the performance of the PAPO using our simulated environments and demonstrated that it could efficiently generate not optimal but acceptable paths for non-uniform environments.

    DOI

  • カメラ情報を用いた公平かつ効率的なエレベータ配車制御手法の提案と推定誤差の影響

    山内智貴, 井手理菜, 菅原俊治

    電子情報通信学会論文誌 D   J103-D ( 11 ) 776 - 787  2020年11月  [査読有り]

    担当区分:筆頭著者

  • マルチエージェント搬送問題におけるエージェントの状態を考慮した動作計画と競合回避アルゴリズムの提案

    山内 智貴, 宮下 裕貴, 菅原 俊治

    第34回人工知能学会全国大会予稿集   34   1 - 4  2020年06月

    担当区分:筆頭著者

  • マルチエージェント搬送問題におけるエージェントの状態を考慮した動作計画

    山内智貴, 宮下裕貴, 菅原俊治

    信学技報   119 ( 317 ) 19 - 24  2019年11月

    担当区分:筆頭著者

  • Fair and Effective Elevator Car Dispatching Method in Elevator Group Control System using Cameras

    Tomoki Yamauchi, Rina Ide, Toshiharu Sugawara

    Procedia Computer Science   159   455 - 464  2019年09月  [査読有り]

    担当区分:筆頭著者

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    We propose a control method for an elevator group control system to allocate elevator cars for all types of passengers, including general passengers and special passengers who are likely to be unfairly treated (e.g., with strollers, wheelchairs, or bulky luggage), in order to achieve fair waiting times as well as efficient transportation. Elevators are necessary for people to move vertically within high-rise buildings. Since the number of elevator cars is fixed, they have to be carefully controlled for effective dispatch. Furthermore, due to the limited capacities of elevator cars, some special passengers who require more space are often forced to wait much longer than general passengers for cars with sufficient empty space to arrive. These days, as cameras and other sensors that monitor the environment have become more common, and thanks to the recent advances in computer vision technologies, we can estimate the number of waiting passengers and the size of their belongings in elevator halls. By using such information gathered from muliple agents that monitor a specific elevator car or elevator hall, the proposed control enables effective dispatch for shorter and fairer waiting times. Experimental results using the simulated elevator control showed that our method could make waiting times fairer and achieved total efficiency to carry passengers. We discuss the reasons for the improvement as well as the limitation of our method.

    DOI

  • カメラを用いたエレベータ群管理システムにおける一般乗客と優先対象者の待ち時間公平化

    山内智貴, 井手理菜, 菅原俊治

    第33回人工知能学会全国大会予稿集   33 ( 0 ) 1 - 4  2019年06月

    担当区分:筆頭著者

     概要を見る

    本研究では占有量を考慮した優先対象者モデルをエレベータ制御モデルに導入し, カメラを用いて取得した人数・占有量情報を利用したエレベータ制御を提案する. これにより全乗客の平均待ち時間の短縮化と一般乗客・優先対象者間の待ち時間の公平化を目的とする. 建物の高層化に伴い, エレベータは垂直輸送の手段として必要不可欠な存在である. 特にベビーカーや車椅子を利用する優先対象者はエスカレータや階段を用いた垂直移動が困難であるため, エレベータの必要性が非常に高い. しかし優先対象者は他の一般乗客と比較して乗車に必要なスペースが大きく, 空きスペースがわずかだと乗車できず長時間待たされることがある. 結果, 両者間には待ち時間に関する不公平が生じる. 近年ではバリアフリーデザインへの関心の高まりから優先エレベータの設置が増加しているが, 現状では人的な協力による改善をうながすものであり, それだけでは問題の根本的な解決は難しい. 本研究ではこの問題をエレベータの制御によって改善する. シミュレーション実験の結果から提案手法によって全乗客の待ち時間を短縮しつつ, 一般乗客・優先対象者間の待ち時間の公平性を改善することを示した.

    DOI CiNii

  • カメラを用いたエレベータ群管理システムにおける優先対象者モデルの提案と検証

    山内智貴, 菅原俊治

    エージェント合同シンポジウム (JAWS2018)予稿集     1 - 7  2018年09月  [査読有り]

    担当区分:筆頭著者

  • エレベータ群管理システムにおける人数推定を用いた呼び割当手法とスケジューリング手法

    井手理菜, 山内智貴, 菅原俊治

    エージェント合同シンポジウム (JAWS2017)予稿集     1 - 2  2017年09月

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Misc

  • Standby-Based Deadlock Avoidance Method for Multi-Agent Pickup and Delivery Tasks

    Tomoki Yamauchi, Yuki Miyashita, Toshiharu Sugawara

    arXiv.org (Extended version of paper accepted at AAMAS 2022 as a full paper)    2022年01月

    担当区分:筆頭著者

受賞

  • 2021年度電子情報通信学会論文賞

    2022年04月   一般社団法人電子情報通信学会   カメラ情報を用いた公平かつ効率的なエレベータ配車制御手法の提案と推定誤差の影響  

    受賞者: 山内 智貴, 井手 理菜, 菅原 俊治

  • 奨励賞 SMASH22 Winter Symposium

    2022年03月   Symposium on Multi Agent Systems for Harmonization 2022   マルチエージェント搬送問題のためのグラフ理論を活用したデッドロック回避手法の提案  

    受賞者: 山内 智貴, 宮下 裕貴, 菅原 俊治

  • 優秀賞 SMASH22 Winter Symposium

    2022年03月   Symposium on Multi Agent Systems for Harmonization 2022   マルチエージェント搬送問題のためのグラフ理論を活用したデッドロック回避手法の提案  

    受賞者: 山内 智貴, 宮下 裕貴, 菅原 俊治

  • 奨励賞 SMASH21 Summer Symposium

    2021年09月   Symposium on Multi Agent Systems for Harmonization 2021   不均一環境におけるマルチエージェント搬送問題のための効率的な経路・動作計画アルゴリズムの提案  

    受賞者: 山内 智貴, 宮下 裕貴, 菅原 俊治

  • 最優秀賞 SMASH21 Summer Symposium

    2021年09月   Symposium on Multi Agent Systems for Harmonization 2021   不均一環境におけるマルチエージェント搬送問題のための効率的な経路・動作計画アルゴリズムの提案  

    受賞者: 山内 智貴, 宮下 裕貴, 菅原 俊治

  • 情報理工・情報通信専攻賞

    2020年03月   早稲田大学 基幹理工学部 情報理工・情報通信専攻  

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特定課題研究

  • 3次元物資輸送システムにおける協調エージェントによる動的計画生成法の研究

    2021年   菅原 俊治

     概要を見る

    本研究では主に一階層におけるMulti-Agent Pickup and Delivery(MAPD)問題に関する二つの課題に取り組んだ。まず、AGVや運搬資材等のサイズや通路幅等が不均一な環境での輸送計画をN-MAPD問題と定義し、衝突のない経路・動作計画を効率良く生成可能なアルゴリズムを提案、評価した。次にMAPD問題におけるデッドロック回避手法を改善した。専用にデザイン可能なグリッド状の環境を想定した既存手法は、集配場所や迂回路が少ない迷路状の環境では輸送効率が悪化する。迷路状の環境でも運搬の並列性を向上して輸送効率を改善可能な、グラフ理論を活用したデッドロック回避手法を提案、評価した。