2016 Fiscal Year Annual Research Report
環境モニタリングのための人間・モバイルセンサネットワークの階層型協調制御
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15H04019
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
藤田 政之 東京工業大学, 工学院, 教授 (90181370)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
村尾 俊幸 金沢工業大学, 工学部, 講師 (00447038)
畑中 健志 東京工業大学, 工学院, 准教授 (10452012)
伊吹 竜也 東京工業大学, 工学院, 助教 (30725023)
向井 正和 工学院大学, 工学部, 准教授 (50404059)
河合 宏之 金沢工業大学, 工学部, 准教授 (70410298)
河合 康典 石川工業高等専門学校, その他部局等, 准教授 (90413765)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 制御工学 / 環境モニタリング / 人間・モバイルセンサネットワーク / 協調制御 / 階層制御 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本申請課題は，人間・モバイルセンサネットワークの階層型協調制御システムの構築を目指して以下の3点を実施するものである：① 運動，視覚処理，人間の決定を受動性という共通概念で包括する理論を構築，② 遠隔地をつなぐ実験システムから得たデータをもとに人間の受動性を解析，③ 以上の結果に基づいて，ネットワークのオンライン最適化システムを構築．
課題①に関しては，申請者が中心となり，当初の予定通り通信遅延に対するロバスト性を保証するアルゴリズムの提案に成功した．本成果は国際会議に論文投稿し，このほど採択された．河合（宏）准教授，村尾講師，伊吹助教のグループは，多様体上の確率論を元に，視覚に基づく3次元運動協調アルゴリズムの新規提案し，ヘッドマウントディスプレイと3次元モーションセンサを利用した3次元シミュレータの開発に成功した．さらに，人間の非受動要素の取り扱いが受動性不足理論という新規の概念によって可能であることを着想した．これは，当初の計画を超える発見であり，次年度以降も引き続き研究を実施する予定である．
課題②に関しては，研究分担者である畑中准教授が中心となり，上記のロバストアルゴリズムを前年度までに構築した実験システム上に実装し，その有効性を示した．また，申請者と河合（康）准教授が共同し，東京―石川をつなぐ遠隔制御システムの構築に成功した．本システムに関する記事を国際学術雑誌に投稿し，採択された．また，視覚を組み込んだロボット制御実験システムを新規に構築し，上記理論の検証を実施した．さらに，人間の個人差やインターフェースの違いが人間に与える影響を解析し，その成果は国際出版社からの書籍の一部として掲載された．
課題③に関しては，当初の予定通り，問題の定式化に成功したが，予定よりも長時間をこれに要したため，当初予定した理論証明とオンラインコードの生成は次年度の課題に残された．
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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
当初の予定通り，通信遅延に対してロバストなアルゴリズムの提案とその実装，視覚に基づく3次元運動協調アルゴリズムの提案と3次元シミュレータの構築，遠隔制御システムの構築とアルゴリズムの実装などの課題解決に成功したため．加えて，受動性不足理論に基づく非受動要素の取り扱いや視覚に基づく協調制御実験システムの構築など，当初の計画を超える成果も得ることができている．他方，問題定式化に予想以上の時間を要した課題③の進捗は当初の予定に比して進捗が遅い．以上を勘案して(2) おおむね順調に進展している，と評価する．
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| Strategy for Future Research Activity |
課題①に関しては，本年度開発した3次元シミュレータのデータをもとに人間受動性解析を実施し，2次元との違いを明らかにする．当初予定した人間の非受動性への技術的対応は，本年度着想した受動性不足理論に基づく手法によって不要となったため，これをキャンセルし，代わりに受動性不足理論に関する理論解析を深化させる．また，この新たなシステムに対して得たシミュレーションデータ，実験システムのデータ，および3次元シミュレータのデータを元に人間の非受動性度を解析する．さらに，本年度提案した視覚に基づく協調アルゴリズムに人間を含めたシステムへと発展させ，安定性を理論的に証明する．
課題②に関しては，遠隔・非遠隔実験システムにおいて受動性不足理論に基づく新たな制御アルゴリズムを実装し，取得したデータを課題①のグループに引き渡す．また，本年度構築した視覚に基づく協調制御実験システムを拡張し，人間を介在させるシステムを構築する．
課題③に関しては，前年度までに定式化した時相論理混合型予測制御問題によって，目的が達成されることを理論的に証明する．つぎに，オンライン最適化 の コードを自動生成し，これを課題②の研究チームによって実装し，結果の妥当性を検証する．
また，全課題を通じて，これまでの成果を学術論文として投稿し，広報することも本年度の重要な課題である．
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