2021 Fiscal Year Annual Research Report
Uncertainty Estimation and Control Performance Analysis in Networked Control Systems Including Humans
| Project/Area Number |
20H02167
|
|---|
| Research Institution | Chiba University |
|---|
Principal Investigator |
残間 忠直 千葉大学, 大学院工学研究院, 准教授 (20324543)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
|
| Keywords | ネットワーク制御 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
コロナ禍にある中，ネットワークを介して情報・人間・マシンが結合したネットワーク化制御系（Networked Control Systems: NCS）が注目されている．
NCSによって，空間的に離れた複数の人間によって複数のマシンのモーションコントロールの高性能化が可能となり，遠隔医療・遠隔探査をはじめとした多くの応用範囲の拡大が期待されている．NCSにはネットワークの容量制限や膨大な量のデータの送受信に伴うデータ遅延・データ欠落などの問題があり，これがマシン操作のリアルタイム性を低下させる．
2021年度はネットワークの欠落状況の推定を確率モデルで表現し適切に制御器を切り替えることで制御性能を向上する手法をシミュレーションおよび実験によって明らかにした．
また，予測に用いる制御対象モデルに誤差を伴う場合の予測のばらつきを抑制する手法を提案し，ネットワークにデータ欠落が伴う場合であっても制御性能が劣化しないような制御手法の有効性を実験によって明らかにした．
また遠隔操作の例としてドローンの飛行制御を対象とし，空間を離散化することによって効率的に飛行起動が導出できることを明らかにし実験によってその有効性を明らかにした．
また，人間を含む動的対象物の挙動予測を適切に行うことにより，ドローンがその対象物を追跡できることを実験によって明らかにした．しかしながらこの実験は多くの仮定を必要とている（たとえば，対象物の動きの制約等）．今後は現実的な仮定の下で提案手法の有効性を明らかにする．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
実験システムの準備状況がやや遅れたため．
|
| Strategy for Future Research Activity |
実験環境を整備しており，シミュレーションから実験検証へとフェイズを以降している段階にある．
|
