2023 Fiscal Year Annual Research Report
Human assist control for safe personal mobilities
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22H01514
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Tokyo University of Science |
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Principal Investigator |
中村 文一 東京理科大学, 創域理工学部電気電子情報工学科, 教授 (70362837)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
西村 悠樹 鹿児島大学, 理工学域工学系, 准教授 (20549018)
佐藤 康之 東京電機大学, 未来科学部, 准教授 (40738803)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 制御理論 / 非線形制御理論 / ヒューマンアシスト制御 / 制御バリア関数 / ロボット制御 / 電動車いす |
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| Outline of Annual Research Achievements |
自動車や船舶などの事故が大きな社会問題となる現代において，問題発生時の自動的な安全停止などリスク最小化移行技術が重要技術となってきている．本研究は，零化バリア関数を用いた，入力制約，外乱，システムのパラメータ誤差を考慮した広範囲の社会実装に耐えうる安全アシスト制御理論の構築を行い，電動車いす等への制御則を実装し実機実験によって制御理論の有効性を示すことが目的である．
本年度は，理論的な研究成果として，入力制約を有する制御システムに対してViability Kernelに基づく厳密零化制御バリア関数を提案し，１入力の場合における制御則の連続性を示した．安全集合が閉集合，特にコンパクト集合である場合において，安全性は安全集合内の制御系の性質ではなく，安全集合外部，すなわち危険集合における制御系の性質であることを明らかにできた．また，実用安定性アシスト制御を用いた自動車のレーンキープ制御法を提案した．これらの理論的な研究成果についてはコンピュータシミュレーションにより有効性を示した．
安全アシスト制御理論のパーソナルモビリティへの応用を考える際に，危険度の可視化は重要な技術である．本年度は，仮想入力を用いることにより，操作者に対する安全性の可視化法を開発した．また，深度センサ，RGBカメラを用いた画像提示システムの開発に成功した．
また，本研究課題における実機実験におけるC#を用いた疑似リアルタイム制御について解説論文にまとめた．
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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
理論・実機実験ともに順調な進捗状況である．
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| Strategy for Future Research Activity |
移動障害物の対策が大きな問題であり，これまで物体認識は採用してこなかったが，どうしても一度画像処理に基づく物体認識を行わなければならないことがわかってきた．本年度は，画像処理による物体の移動速度推定法の開発を目指す．また，多数のセンサを用いる際のキャリブレーション技術が問題となってきたため，基礎段階の開発が完了したひずみ波外乱オブザーバに基づくセンサ同期法を実機に適用し，電動車いすの安全アシスト制御を実現する．
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Research Products
(7 results)
