Analysis of bounding flight in birds by dynamic sparse modeling and its application to drones

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K21008
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 21:Electrical and electronic engineering and related fields
• Research Institution: The University of Kitakyushu
• Principal Investigator: Nagahara Masaaki 北九州市立大学, 環境技術研究所, 教授 (90362582)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 佐藤 和也 佐賀大学, 理工学部, 教授 (30284607)
• Project Period (FY): 2020-07-30 – 2023-03-31
• Keywords: ドローン / 最適制御 / スパースモデリング / 波状飛行 / スパース制御 / リアルタイム深層学習 / 非線形制御 / 分散協調制御

Outline of Final Research Achievements

In this study, we proposed applying sparse optimal control to analyze birds' bounding flight. Specifically, we derived the necessary conditions for sparse optimal control for non-linear control targets and developed a numerical calculation method. This involved the use of the Robbins-Monro algorithm and Newton's method. The results were submitted to the Optimal Control, Applications and Methods journal, and IEEE Control Systems Letters. Furthermore, we applied this theory to the consensus control of multiple drones and verified the feasibility of intermittent sparse distributed coordination control. This result was recognized with the Best Paper Award at IEEE ICMA2021.

Free Research Field

システム制御

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究では、鳥の波状飛行の原理をスパース最適制御を用いて解析した。学術的には、非線形制御対象へのスパース最適制御の開発と応用に大きな意義がある。社会的な観点からは、ドローン技術へのスパース制御の応用が挙げられる。本研究は、より効率的な飛行経路設計の方向性を示し、それがエネルギーの節約やドローン性能の向上につながる可能性を持つ。また、リアルタイム深層学習を用いたドローンのプラトゥーニング研究は、配達サービスから捜索救助活動まで、ドローンの活用を推進する。さらにIEEE ICMA2021での受賞は、本研究が持つ社会的価値をより明確に示している。