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DNNを用いたフィードバック制御器の汎化性能向上技術の構築と実証的検証

Research Project

Project/Area Number 25K07794
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 21040:Control and system engineering-related
Research InstitutionThe University of Osaka

Principal Investigator

橋本 和宗  大阪大学, 大学院工学研究科, 准教授 (60883361)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 仲野 聡史  名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (30847893)
SHEN Xun  東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (90823378)
Project Period (FY) 2025-04-01 – 2029-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2028: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2027: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Keywords信頼されるAI
Outline of Research at the Start

本研究では,ロボットや車両等の多様な動的システムに対するフィードバック制御系を,DNNを用いて学習する方法について議論する.特に最適制御問題の解をDNNにより高精度に推定する問題を考え,様々な初期状態や設計パラメータに対し汎用性を獲得する制御器の設計を目指す.そのために,最適制御問題における解軌道を適切にクラスタリングし,その情報を学習時に明示的に組み込むことで,従来法に比べより汎用的かつ高性能な DNN 制御器設計手法を確立する.安全性や制御性能の理論的な検証を行うと同時に,設計手法の有効性を数値実験や実機により多角的に検証する.

URL: 

Published: 2025-04-17   Modified: 2025-06-20  

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