Development of spacecraft control theory using kinetic potential energy shaping methods and machine learning
Project/Area Number |
23K20946
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Project/Area Number (Other) |
21H01351 (2021-2023)
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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 (2021-2023) |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 21040:Control and system engineering-related
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Research Institution | Kyoto University |
Principal Investigator |
藤本 健治 京都大学, 工学研究科, 教授 (10293903)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
丸田 一郎 京都大学, 工学研究科, 准教授 (20625511)
佐藤 訓志 大阪大学, 大学院工学研究科, 教授 (60533643)
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Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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Budget Amount *help |
¥17,030,000 (Direct Cost: ¥13,100,000、Indirect Cost: ¥3,930,000)
Fiscal Year 2024: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2022: ¥6,890,000 (Direct Cost: ¥5,300,000、Indirect Cost: ¥1,590,000)
Fiscal Year 2021: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
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Keywords | 受動性に基づく制御 / スライディングモード制御 / 速度ポテンシャルエネルギー整形法 / 宇宙機制御 / 機械学習 / スパース最適制御 |
Outline of Research at the Start |
本研究では、近年開発された速度ポテンシャル整形法と呼ばれる新しい制御手法を拡張し、宇宙機制御のためのさまざまな制御則を開発した。この方法で設計できる制御機のパラメトリゼーションを行い、その自由度を利用して、厳密なリアプノフ関数を持つロバストな制御系の設計、リアプノフ不安定なスライディングモード制御系やスライディングモードオブザーバの設計など、宇宙機制御に有用な新しい制御則を開発した。また宇宙機制御において重要な問題である軌道計画(軌道制御)問題においては、機械学習分野でよく用いられる確率勾配法を元にした、確率ニュートン法を開発し、従来よりも広範囲を探索できる軌道設計手法を開発した。
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、申請者らのグループで現在開発を進めている2つの制御手法である速度ポテンシャルエネルギー整形法と機械学習に基づく制御系設計法の理論的な手法の構築、およびその宇宙機制御への応用に関するものである。宇宙機の制御問題のうち重要なものに以下の2つがある。宇宙機の位置や姿勢をフィードバック制御する「姿勢制御」問題と、宇宙機の軌道を計画する「軌道計画」問題である。本研究はこれらの問題に新たな解法を与えるものである。 姿勢制御に関しては、近年国際共同研究として開発した速度ポテンシャルエネルギー整形法と呼ばれる機械システムの制御手法をベースにして、受動性に基づく制御手法とスライディングモード手法を融合させた設計自由度の高いロバスト制御手法の開発、電気システムを含む幅広い物理システムへと適用可能な対象のクラスを拡張すること、などを目標とし、これらの一部の目標を達成している。特にスライディングモード制御は、はやぶさ2の着陸ミッションで活用されるなど、環境の変化に強いロバストな制御手法として知られており、提案手法によってより高精度な制御系を柔軟に設計できるようになることが期待される。 軌道計画に関しては、最適化・機械学習など様々な分野のツールを導入して、より良い軌道を効率よく求める手法の開発を目指している。特に宇宙機の消費燃料を最小とする軌道計画にはL1最適制御が必須であるが、この問題に対して劣決定系のためのニュートン法とスパース最適化の考え方を融合した制御手法を開発し、収束性も保証した効率的・実用的なアルゴリズムを開発している。 また分担研究者の研究においても、上記2問題を扱う手法の開発を進めており、姿勢制御に関しては実際に近い問題設定のもとでの宇宙機の軌道追従制御への応用、軌道計画に関してはニューラルネットワークを用いた最適軌道計画などの研究を進めている。
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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
本研究の目的は、速度ポテンシャルエネルギー整形法と機械学習に基づく制御系設計法の理論的な手法の構築、およびその宇宙機制御へ応用することにある。特に宇宙機の位置や姿勢をフィードバック制御する「姿勢制御」問題と、宇宙機の軌道を計画する「軌道計画」問題の2つの問題に対して制御手法を開発している。今年度はこれらの2つの問題に対して、理論的なアルゴリズム開発を行い、以下に示すような成果が得られている。 宇宙機の姿勢制御問題に利用できるフィードバック制御に関する研究としては、速度ポテンシャルエネルギー整形法を電気・機械システムに拡張した手法を開発し、さらにこれを元にしたスライディングモード制御手法を提案した。この研究により、これまで機械システムに限られていた速度ポテンシャルエネルギー整形法の適用範囲は飛躍的に向上し、宇宙機のみならずロボットやメカトロニクス系など様々な制御対象に応用できるようになった。また受動性に基づく出力フィードバック制御器の設計に関する研究も行っている。これらの成果は国際会議や国際的な学術誌にて発表を行っており、高い評価を得ている。 宇宙機の軌道計画問題に関連する研究としては、劣決定系のためのニュートン法とスパース最適化を組み合わせたスパース最適制御手法を提案しており、非線形系である宇宙機の運動に対して、実用的に燃料最小軌道を計算できるアルゴリズムを提案している。また強化学習を用いて、モデルの推定と軌道生成を同時に行うような軌道計画・制御手法も開発しており、未知環境下で自律的に制御を行う制御手法を導いた。これらの方法についても国内外の会議および学術誌において発表を行っている。 以上のように、主に理論的研究において十分な成果を得ており、研究の進捗は順調であると考えている。
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Strategy for Future Research Activity |
本研究の目的は新しい制御理論の開発とその宇宙機制御への応用であるが、今後の研究方針は理論面と応用面の2方面に分けて計画をしている。理論的な研究としては、現在行っている宇宙機の姿勢制御および軌道計画に関する開発をさらに進める。応用的な方針としては、制御性能を確認できる機械もしくは電気機械の実験システムを構築し、実用面も含めた制御手法の開発をめざす。 姿勢制御に関しては、速度ポテンシャルエネルギー整形法の対象となる制御系のクラスの拡大、現在主に開発しているスライディングモード制御の高性能化、さらにスライディングモード制御以外の制御目的への応用などを計画している。対象クラスの拡大としては、電気機械システムの一般化モデルを構築し、全ての電気機械システムに統一的に適用可能な制御アルゴリズムの開発を目指す。スライディングモード制御の高性能化については、現在シンプルな1次のスライディングモード制御のみを扱っているのに対して、2次以上の高次のスライディングモード制御などが扱えるように手法を拡張することを目指している。またスライディングモード制御以外の制御目的に関しては、状態推定や出力フィードバック問題を扱うことを計画している。これらが達成されれば非常に実用的な制御の枠組みが得られると期待される。 軌道計画に関しては、最適化と機械学習の2つの分野からの知見を取り入れた設計手法の開発を目指している。最適化の分野では非線形最適化問題を解くために、逐次凸最適化手法と呼ばれる方法が開発され注目されている。本研究でもこの手法の知見を取り入れたスパース最適化手法の開発を行いたい。また当研究室では機械学習分野のツールを用いた最適制御問題の解法にこれまで取り組んできており、ニューラルネットワークやガウス過程回帰などの手法を本問題にも援用したいと考えている。
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Report
(1 results)
Research Products
(7 results)