| 研究課題/領域番号 |
18K13775
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 明治大学 (2020)
東京工業大学 (2018-2019) |
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研究代表者 |
伊吹 竜也 明治大学, 理工学部, 専任講師 (30725023)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 制御工学 / 協調制御 / 機械学習 / ドローンネットワーク / 学習制御 |
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| 研究成果の概要 |
本研究課題では，複数のマルチロータ型UAVから成るドローンネットワークに対する機械学習機構を組み込んだ位置・姿勢協調制御理論の構築を目指して，主に(1)ドローンネットワークの分散型位置・姿勢協調制御，(2)ドローンの学習型位置・姿勢制御の2つの課題で成果を挙げた．特に，課題(1)では最適化ベースの分散型衝突回避手法を新たに複数提案し，国際学術雑誌・会議論文に多数採録された．課題(2)では，ドローンのモデル化が難しい要素や未知の作業環境をガウス過程回帰と呼ばれる一機械学習手法を用いて確率的に推定し，その推定結果に基づく新規の位置・姿勢制御手法を提案した．双方の課題に対して実機検証も行っている．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
モノやヒトのネットワーク化が目覚ましく進歩している現代においても，個々のモバイルロボットの自律分散的な制御によるロボット群の効率的な制御の実現には未だ課題が多く，一般的な技術として普及されていない．本研究はこの技術の根幹となるモバイルロボット群の分散型位置・姿勢協調制御問題に取り組み，さらに新たに機械学習機構を組み込んだ新規の制御手法を提案している．研究成果の学術的意義は多数の論文採録という形で既に認められている一方で，提案した分散型協調制御手法や機械学習機構の組み込み手法が，モバイルロボット群がますます活躍する社会の実現を目指した研究の今後の発展に寄与すると期待する．
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