2022 Fiscal Year Research-status Report
物理モデルとセンサデータに基づく省リソースな制御と通信方策の設計
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21K14184
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
橋本 和宗 大阪大学, 大学院工学研究科, 講師 (60883361)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 信頼されるAI |
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| Outline of Annual Research Achievements |
制御対象とコントローラがネットワークを介し接続されるネットワーク化制御システムでは，アクチュエータに印加する操作量を決定する制御方策に加え，制御対象とコントローラが「いつ通信するべきか」という通信方策も適切に設計しなければならない。本研究では，モデル化誤差を含むネットワーク化制御システムに対し，ネットワークを介した通信頻度やメモリを低減化する省リソースな制御と通信方策の設計を目指している。
2022年度では１つ目の課題（課題I: 制御目的の達成を理論保証するモデル化誤差の学習法および制御と通信方策の新たな設計法を構築する必要があること）に再度着目し、システムの安定化に加え、安全性（衝突回避）を保証する研究を行った。
具体的にはモデル化誤差をガウス過程により学習し、学習したモデルから制御不変集合の概念を用いて、安全性を保証する制御器の設計法を提案した。特に、提案手法を用いることで、学習データ収集時の安全性を100％保証することが可能となった。さらに、ガウス過程の分散を定量的に評価し、学習データをより効率的に収集できるようになった。すなわち、課題II: モデル化誤差の学習効率に配慮した方策を設計する必要があること、を解決することができた。以上の研究成果はシステム制御理論における最高峰の海外学術誌Automatica にアクセプトされた。また、安全性仕様を記述できるSTLを用いて、制御器をNN（ニューラルネットワーク）により学習する手法も提案し、学術論文に投稿中である。また、隊列走行における安全性を保証する制御器設計手法も提案し、国内会議にて発表済みである。
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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
2022年度においてはシステムの安全性を保証する制御器を構築し、海外学術論文誌等に掲載することができた。この成果は、特に自動運転といったセーフティクリティカルなシステムにも適用可能であるため、得られた成果は社会的にも重要と言える。
以上のことから、研究進捗は概ね順調といえる。
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| Strategy for Future Research Activity |
2022年度の研究成果は、制御器設計のみに着目したものであるため、通信方策も設計できるようなアルゴリズムを今後提案するつもりである。
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| Causes of Carryover |
当該年度ではミーティング等がオンラインで行われ、旅費が予定よりも少なくなってしまった。この未使用額は2023年度に、書籍等の物品購入のために使用する予定である。
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