| 研究課題/領域番号 |
18K04205
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分21040:制御およびシステム工学関連
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| 研究機関 | 岡山大学 |
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研究代表者 |
平田 健太郎 岡山大学, 自然科学学域, 教授 (00293902)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2018年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | ダメージコントロール / 非線形最適制御 / ビークル制御 / モデル予測制御 / 分布系 / 制御工学 |
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| 研究成果の概要 |
ダメージコントロールとは, 物理的な攻撃・衝撃に対する被害・損害を必要最小限に留めるための対応である. これを制御工学の問題として捉えるために, 非定常現象のモデリングと, 階層的な目標設定（意思決定）および, その制御則の実装方法についての検討をおこなった.
具体的には, ドリフト走行を含む高機動を用いた車両の危険回避，非線形モデル予測制御や非線形最適制御問題の数値解法のメカトロ応用, カメラ画像による計測システムの検討などがある.
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
非定常現象のモデリングは, 幅広い対象の自動制御を実現していくための必須技術である. 今後, 自動車の自動運転技術の進展が期待されているが, 突発的な事態にも自動制御系が対応できるためには, リフト走行を含む高機動を用いた車両の危険回避などが重要なポイントとなってくるであろう. また意思決定の問題については, より広い動作範囲での動特性を記述する非線形モデルに基づいて, 予め軌道計画することなしに最適軌道の生成と制御を行うことを検討した. 介護における人の抱き起し動作, クランク発電時の疲労低減最適軌道生成などの研究は人間ー機械系理論の福祉応用に活用できると考える.
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