| Project/Area Number |
23K20255
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| Project/Area Number (Other) |
20H02173 (2020-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2020-2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 21040:Control and system engineering-related
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
井上 正樹 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (80725680)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中村 文一 東京理科大学, 創域理工学部電気電子情報工学科, 教授 (70362837)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥17,420,000 (Direct Cost: ¥13,400,000、Indirect Cost: ¥4,020,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
Fiscal Year 2021: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2020: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000)
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| Keywords | Human in the loop制御 / Human in the loop機械学習 / 安全化制御 / アシスト制御 / レコメンド制御 / 協調制御 / ヒューマンインザループシステム / ビジュアルナッジ / 人と機械の協調制御 / 農業環境制御 / IoT / レコメンドシステム / パーソナライズ / Human-in-the-loop System / レコメンドフィードバック |
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| Outline of Research at the Start |
人と機械が共存する様々なシステムを制御するための共通の理論基盤構築と農業から交通分野まで広く人への支援システムへの技術展開の二つが研究の目的である。理論としては、人間の自由な行動を許容しながらもシステム全体の安全性や性能を保証することを目指して本質となる制御原理の発見と開拓を試みる。技術としては、システムの管理者のために機械から取るべき行動の候補を提示し行動してもらうレコメンドシステムを開発し実験やシミュレーションで有用性を検証する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では，人間の行動・意思決定を含むシステムに対する統一的な制御理論の開拓と展開から体系化までを目的とする．制御理論の中心は，人間の自由な行動を許容しながらもシステム全体の安定性や定量的な性能保証を可能とするシステム構造を求めることである．制御器が許容可能な行動候補を人間に提示し人間に行動を選択させる「弱い制御」のシステム構造を基盤として，解析から設計論まで構築する．そして，弱い制御でシステム全体の保証をおこないながら，システム参加者の効用を高める選択肢を提示するレコメンド制御や制御運転者の無意識化での反応に期待して行動を促すナッジ制御などと連携することで，実用的な人間機械系のシステム設計論としてまとめる．また，開発した理論をもとに，農作業者の負担を減らす農業生産管理システムやドライバーに信頼される安全な運転支援システムまで展開をおこなう。
本年度は，前年度から引き続きレコメンド制御やパーソナライズド制御の基礎理論を進めて成果を得た。また，制御システムのユーザへの新しい制御入力の可能性を検討をはじめて，インセンティブやビジュアルナッジによる行動変容のモデル化とモデルベース制御までおこなった。さらに，農業環境制御の実験で得られたデータの整理をおこなった。査読付き論文誌4編(1件は国際会議発表のoption付き)，フルペーパー査読付き国際会議発表2件，国内会議発表6件で研究成果を発表した。また，自動制御連合講演会で発表した人間行動のモデリングに関する研究成果が高く評価され「優秀発表賞」を2件受賞した。
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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
本年度の研究実施計画では（１）レコメンド制御やパーソナライズド制御の基礎理論の構築，（２）農業環境制御を含む基礎理論の様々な応用展開があった。（１）については多くの成果発表をおこなうことができた。また（２）についても農業環境制御だけではなく，アシスト運転や人流制御などの問題への応用展開の可能性を示すことができた。これらの成果より順調な進展があったといえる。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は，応用展開の可能性を広げることを狙いとして，人間への新しいアクチュエーションの検討とそのもとでの制御理論開発をおこなう。人間へのアクチュエーションとしては視覚刺激や聴覚刺激を想定している．制御運転者に対して，これらの情報を適切に与えることで，無意識のもとで行動が変化することが考えられる。この行動変容のモデリング理論とデータ駆動でのモデリング実験をおこなう。そして，モデルベースでの制御方法を開発する。応用展開の可能性として，特にドライバーへの視覚刺激による動的制御の可能性を検討する。そして，2022年度までに開発した弱い制御理論と連携することで安全性の保証までもおこなう。
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