2022 Fiscal Year Research-status Report
ビッグデータ技術との融合によるジャストインタイム制御の高速・高精度・高ロバスト化
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19K04460
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| Research Institution | Tokyo University of Science |
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Principal Investigator |
甲斐 健也 東京理科大学, 先進工学部電子システム工学科, 准教授 (60419471)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | ジャストインタイム制御 / ジャストインタイムモデリング / ビッグデータ / データベースド制御 / 自動運転 / 車 / モバイルロボット / マルチコプタ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は本研究課題の４年目であり，１～３年目に構築した研究成果を基盤とし，さらなる発展的な研究成果の導出を目的とした．実施した研究テーマとしては以下が挙げられる．
(1)ジャストインタイム制御法の応用可能性を示すために，実機のモバイルロボットを制御対象とし，データベース作成ならびに経路追従制御法を開発した．特にモバイルロボットが滑らかに目標点間を移動可能となるために，「予測型ジャストインタイム制御」を新たに提案し，動きを予測・修正しながら繰り返しジャストインタイムモデリングを行うことを目指した．実機実験の結果，モバイルロボットが滑らかな動作かつ少ない誤差で経路追従することが確認できた．
(2)ジャストインタイム制御法をロボットマニピュレータのPoint-To-Point制御問題へと適用した．ロボットマニピュレータの制御においては逆運動学問題が知られており，目標の手先位置を実現するアーム角度が一意に決定しないという問題点が存在する．そこで，データベースから近傍データを抽出する際に不適当なデータを除外する機構を設定し，アーム角度ならびに制御入力を一意に決定するような手法を提案し，シミュレーションによって有効性を確認できた．
(3)ジャストインタイム制御法の応用範囲を広げるためにゲーム分野への展開を考え，比較的複雑度が低く，ルールが簡潔な「リバーシ」を対象として，ジャストインタイム制御の適用を行った．過去のリバーシの対局データをデータベース化し，それを用いてジャストインタイム制御を行うことによって，局面ごとの次の手を導出する手法を提案した．従来のコンピュータと対戦を行った結果，ある程度の強さを持つ戦略を構築することができ，ジャストインタイム制御法の他分野への応用可能性を得ることができた．
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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
本年度は本研究課題の４年目であり，１～３年目の研究成果を基盤として，より一層の発展的・応用的研究を進めることを目的としていた．研究実績の概要においても示されているように，ジャストインタイム制御法の改良ならびに複数の制御対象への応用に関して研究成果をあげることができた．さらに，いくつかの研究成果は論文発表ならびに学会発表することができた．ゆえに，当初の計画通りおおむね順調に進展しているといえる．
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度で得られた研究成果に基づき，今後は以下のような研究課題に取り組む計画である．
(1)ジャストインタイム制御法の有効性・有用性を示していくために，シミュレーションならびに実機実験による検証を進めていく計画である．実機実験の制御対象としてはモバイルロボット，マルチコプタ，ロボットマニピュレータ，コミュニケーションロボット等，さらにゲーム分野やものづくり分野などの広い研究分野を視野に入れている．
(2)ジャストインタイム制御とビッグデータ技術とのより一層の融合，ならびに制御アルゴリズムの高速化・高精度化を進めてゆき，ハイレベルなパフォーマンスの実現を目指していく．
(3)研究成果がまとまり次第，国内学会・国際学会・雑誌論文への投稿を進めていく予定である．
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| Causes of Carryover |
新型コロナウイルスの世界的蔓延により，本年度に当初計画していた国際会議参加2件程度ならびに国内学会参加3件程度がオンライン化となった影響で旅費支出が減額となり，次年度使用額が生じている．今後においても動向を見ながら適切に使用計画を修正していく予定である．
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