Globally Optimal Control of Nonlinear Systems Based on Optimal Trajectory Database

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20H02170
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 21040:Control and system engineering-related
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: Maruta Ichiro 京都大学, 工学研究科, 准教授 (20625511)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 藤本 健治 京都大学, 工学研究科, 教授 (10293903)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 非線形最適制御 / 非線形システム同定

Outline of Final Research Achievements

In this study, we developed practical methods to obtain globally optimal solutions for nonlinear optimal control problems, assuming the existence of multiple locally optimal trajectories. We introduced novel approaches, such as the utilization of formation control and neural networks, for constructing optimal trajectory databases and modeling value functions, enabling optimal control for more complex nonlinear systems. Furthermore, we developed a modeling method that leverages machine learning knowledge to generate models suitable for model predictive control of nonlinear systems. The effectiveness of the developed methods was demonstrated by constructing highly maneuverable drones and miniature cars with one-dimensional camera image outputs.

Free Research Field

制御工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

多くのシステムは性能限界付近で非線形性が無視できず、その性能を最大限に引き出すには非線形最適制御が必要となる。本研究では、非線形最適制御問題の多くが複数の局所最適解を持ち、従来法での取り扱いが困難であることに着目し、複数の局所解を陽に考慮した新たなアプローチを開発した。さらに、従来モデル化が困難だった非線形システムのモデル予測制御を可能にする、非線形システムのモデリング手法も開発した。本研究の成果により、強い非線形性を持つ安価または複雑なシステムを、より効率的かつ安全に制御できるようになり、幅広い分野でのコストや消費エネルギーの削減に貢献すると期待される。