2018 Fiscal Year Research-status Report
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18K04222
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| Research Institution | Toyota Central R&D Lab., Inc. |
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Principal Investigator |
伊藤 優司 株式会社豊田中央研究所, 戦略先端研究領域 ナノセンシングプログラム, --- (10613565)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藤本 健治 京都大学, 工学研究科, 教授 (10293903)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | データ駆動型制御 / 確率最適制御 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、複雑な対象を表現可能なデータ駆動型モデルを用いて、対象を最適かつ安定に制御する方法論を解明する事である。研究代表者らがこれまで検討してきた技術群「データ駆動型最適制御」を基盤に進めている。平成30年度は、非線形性や不確かさを表現できるデータ駆動型モデルに対して、(1)統計的最適制御問題の解法、(2)安定性（安定領域）の判別方法の構築、の2テーマに着手し一定の成果を得た。詳細を以下に記す。
(1)に関して、近似解法と厳密解法をそれぞれ検討した。近似解法では、確率パラメータを含む非線形モデルに対して、平均制御性能を最大化する制御則を近似的に設計した。上記「データ駆動型最適制御」にて本設計手法はおおむね構築済みであったため、平成30年度では主に数値シミュレーションによる評価を行い、提案手法の有効性を確認した。厳密解法では、カーネル関数を用いた非線形モデルに対して、外乱にロバストな制御設計法を構築し、数値シミュレーションで有効性を確認した。尚、このカーネル関数を用いた非線形モデルは確定的であるため、制御対象の不確かさ（モデル化誤差）を外乱とみなしている。
(2)に関して、ガウス過程モデルに対する確率的な安定性（安定領域）の判別方法を構築した。上記「データ駆動型最適制御」の一手法では、ガウス過程モデルの分散項（不確かさ）を扱えていなかった事に対し、平成30年度では、分散項も含めたモデルに対して適用できるよう拡張した。
また、本研究の応用可能性に関しても検討した。簡単な線形確率システムで記述されたデバイスに対して、上記「データ駆動型最適制御」の一手法を応用し、数値シミュレーションで評価を行った。その結果、既存手法と比較して本手法の適用によりデバイス性能が向上する事を確認した。
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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
非線形性と不確かさを表現できるデータ駆動型モデルに対して、平成30年度、令和元年度では、(1)統計的最適制御問題の解法、(2)安定性（安定領域）の判別方法の構築、の2テーマを並行して進める予定であった。これらの2テーマに対し、平成30年度までに以下に記す通り一定の成果が得られた。
(1)に関して、確率パラメータを含む非線形確率モデルに対する確率的最適制御則を近似的に設計し、数値シミュレーションで有効性を確認できた。この設計法では、ある繰り返し計算を行う際の計算方法を工夫する事で、制御設計の効率化が成されている。設計時に幾つかの近似を導入しているが、その近似誤差に関しても一部評価済みである。また、カーネル関数を用いた非線形確定モデル（不確かさを外乱とみなす）に対してロバストな制御則の設計法を構築し、数値シミュレーションで有効性を確認できた。
(2)分散項も含めたガウス過程モデルに対して、確率的な安定性（安定領域）の判別方法を構築し、数値シミュレーションで有効性を確認できた。従来の方法と比較して、計算効率の点、または判別に関わる限定条件が緩和されている点で優位であると考えられる。
さらに、これまでの研究成果をまとめて学術論文誌・国際会議論文等での発表する事も進めている。既に1件は査読付き国際会議（American Control Conference）に採択済みであり、その他の成果も論文誌に投稿し査読中、もしくは投稿準備が整いつつある。以上の理由により、本研究はおおむね順調に進展していると考えられる。
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| Strategy for Future Research Activity |
(1)統計的最適制御問題の解法、(2)安定性（安定領域）の判別方法の構築、の2テーマに関して、平成30年度までに得た結果を拡張し、適用範囲を拡大する推進方策が主となる予定である。尚、研究代表者と研究分担者の役割分担に関しては、具体的な研究課題を進める上で必要に応じて適宜変更する。令和元年度の研究課題候補の一例を以下に記す。
・最適制御問題の自由度拡大：これまではある限定された問題設定において制御則の設計を行ったため、その限定条件を出来るだけ緩和し、より自由度の高い最適制御問題を扱えるように拡張する。
・安定性（安定領域）判別方法の構築：複雑システムに対して安定性（安定領域）を判別する統一的な手法がないため、これまで検討した手法と別のアプローチも視野に入れ、継続して検討する。
・データ駆動型モデルに対するシステム同定手法の構築：最終的な制御性能を向上させるには、制御則の設計法だけでなくモデルの同定精度も重要となる。そのため、高精度にモデル化できる同定手法を検討する。
尚、これらの課題はモデルが複雑すぎると検討が困難になるため、非線形性と不確かさを同時に表現できるような複雑なモデルではなく、非線形性と不確かさの一方のみを表現できるモデル等、少し簡単なモデルから検討を開始する予定である。
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| Causes of Carryover |
平成30年度に行う予定であった英語論文執筆にやや遅れが生じ、必要な英文校正費を令和元年度に持ち越した事、また、令和元年度に2つの国際会議で成果発表を行う可能性があり、平成30年度の予算を令和元年度の海外出張費として補填する必要がある事、が主な理由となります。
令和元年度の追加分の使用計画としては、複数本の英語論文執筆に必要な英文校正費、2つの国際会議（American Control Conference, IEEE Conference on Decision and Control）に参加するための旅費、研究代表者と研究分担者の打ち合わせのための旅費、等を主とした使用を予定しております。
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Research Products
(1 results)
