Project/Area Number |
23K24921
|
Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
|
Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 61050:Intelligent robotics-related
|
Research Institution | Chiba University |
Principal Investigator |
荒井 幸代 千葉大学, 大学院工学研究院, 教授 (10372575)
|
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松香 敏彦 千葉大学, 大学院人文科学研究院, 教授 (30466693)
小林 宏泰 千葉大学, 大学院工学研究院, 助教 (30844063)
鈴木 智 千葉大学, 大学院工学研究院, 准教授 (90571274)
|
Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2025-03-31
|
Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
|
Budget Amount *help |
¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
Fiscal Year 2024: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
|
Keywords | 自律システム / 目的関数最適化 / Safe AI |
Outline of Research at the Start |
システムへの信頼性の観点から、「設計者が意図する目的と、学習器によって解かれた目的」を逆強化学習に基づく方法によって定量化することによって、システムの動作に基づいた”目的関数”を同定し、モデル予測制御とのハイブリッドシステムを構築する。 目的関数の可視化、および、形式化によって、システムの挙動理解と、効率のよい故障診断を可能にする。 提案法の特徴は、実システムの目的関数の多目的性に着目し、スケーラブルな制御系設計論として体系化する点にある。ドローンと列車の自律制御系の設計過程に導入し、シミュレーションと実機による実験によって提案法を検証する。
|