Stochastic Optimal Control of Unmanned Aerial Vehicles Against Cyber Attacks in the Presence of Uncertainty
| Project/Area Number |
21K14351
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 24010:Aerospace engineering-related
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| Research Institution | Japan Aerospace EXploration Agency |
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Principal Investigator |
松野 賀宣 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構, 航空技術部門, 研究開発員 (70800845)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2021: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
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| Keywords | 確率最適制御 / 不確実性 / 飛行制御 / サイバーセキュリティ / 無人航空機 |
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| Outline of Research at the Start |
悪意のある虚偽情報が無人航空機システムに混入されるサイバー攻撃の脅威が潜在しており、意図的に無人航空機が飛行経路から逸脱させられ、誤誘導される危険性がある。しかし、風や航法誤差といった不確実環境下では、不確実性の範囲内に攻撃が潜み易く、攻撃を検出することが難しい。そこで本研究では、不確実環境下での攻撃の存在条件を明確化し、不確実性の範囲内に存在可能な攻撃を確率過程としてモデル化することで、将来想定されうる攻撃を確率的に予測する。そして、予測される攻撃の影響を軽減し、安全な最適経路を実時間で逐次生成する確率最適制御手法を確立する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，昨年度に続き不確実性を考慮した最適制御アルゴリズムの開発を進めた．気象予報や機体性能モデルの不確実性を考慮し，最適制御アルゴリズムの中で，これらの不確定性が航空機の飛行軌道に与える影響（飛行軌道の期待値や分散等）を定量化する．気象予報の不確定性には，アンサンブル予報と呼ばれる，初期条件や大気パラメータに異なる摂動を与えた多数の数値気象予報結果を用いた．ここでは，21通りの数値気象予報を用いることで，気象予報の不確定性の影響を定量化する．また，機体性能モデルの不確実性には，飛行データから推定した確率分布で表される機体性能モデル（他研究成果）を用いた．機体性能モデルの確率分布は4000点のサンプル点から構成されるが，arbitrary polynomial chaos expansion (PCE) を適用することにより，91点のサンプル点のみにより，機体性能モデルの不確実性の影響を定量化することが可能となる．arbitrary PCEを組み込んだ最適制御アルゴリズムにより，計算負荷を低減することが可能となった．
また，無人機・有人機が同一空域内を飛行する運航を想定した問題設定を考え，無人機・有人機混在運航を模擬するシミュレーションを構築した．本年度は，無人機の最適制御に不確実性を考慮せずに，確定論的な最適制御を行い，有人機の保護空域（無人機の飛行禁止空域）を回避するように，無人機の最適経路を生成した．次年度は，本年度に構築した不確実性を考慮した最適制御アルゴリズムを適用することで，無人機・有人機混在運航における無人機の最適制御を行うことを計画している．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の目標通り，不確実性を考慮した最適制御アルゴリズムの開発を実施することができた．
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| Strategy for Future Research Activity |
アンサンブル予報は気象予測の不確定性を過少評価する可能性があるため，気象予測の不確定性として，実観測データから構築した統計モデルを用いることを予定している．
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Report
(2 results)
Research Products
(2 results)
