2015 Fiscal Year Annual Research Report
超解像制御：アクチュエータとセンサの限界を超える制御
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25249058
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
杉江 俊治 京都大学, 情報学研究科, 教授 (80171148)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
東 俊一 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (40420400)
丸田 一郎 京都大学, 情報学研究科, 助教 (20625511)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | モデリング / マルチエージェント / システム同定 / 分散化制御 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，センサ側の超解像化，数的な超解像化，実験検証，モデリングと制御に関する基盤整備を基本的課題として，超解像制御論を展開し，その技術基盤を確立することを目的としている．本年度は以下のような成果を得た．
マルチエージェントシステムの超解像フォーメーション制御に関して 2つの成果を得た．一つは，ブロードキャスト型の情報交換において，エージェントの移動量の最大値が 制約される（つまり低解像度の移動能力）場合を検討したことであり、その結果， 従来手法において単純に移動量を打ち切った場合でも収束性を保証できることを 明らかにした．もう一つは，目標フォーメーションが低解像度の信号で与えられる場合を検討し，それを実現するハイブリッド型の制御器を開発したことである．
モデリングに関しては，同時摂動最適化を用いて，動的線形システムと静的非線形システム要素からシステムを同定する手法を提案し，その有効性を数値例により確認した．また，センサが低解像度の場合のモデル化手法について，進化方計算を援用する手法の有効性について検討した．
制御に関しては，アクチュエータおよびセンサがともに低解像度である場合について，これまでの提案手法を統合することの有効性を数値例および予備実験により検討した．さらに，制御対象のモデルを用いず，入出力データからノンパラメトリックな写像を用いて制御入力を定める，新たな制御手法を提案し，その有効性を検証した．
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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
研究計画とはやや異なる成果が得られつつあるが，研究代表者および研究分担者が当初想定していたものより柔軟性のある超解像化の実現をめざせる基礎的結果が得られつつある．
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度の実績をレベルアップさせるとともに，最終年度として得られた成果をまとめる．
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