研究課題/領域番号 |
20H02167
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 一般 |
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 | 千葉大学 |
研究代表者 |
残間 忠直 千葉大学, 大学院工学研究院, 准教授 (20324543)
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研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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配分額 *注記 |
11,960千円 (直接経費: 9,200千円、間接経費: 2,760千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 9,100千円 (直接経費: 7,000千円、間接経費: 2,100千円)
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キーワード | ネットワーク化制御 / ネットワーク制御 / 最適制御 / 機械学習 |
研究開始時の研究の概要 |
我が国では現在,情報・人間・機械が結合するネットワークを通じて多くの人々が豊かな社会を享受できる超スマート社会の技術的基盤の整備が進められている. 本研究で対象とする「情報・人間・機械が混在するネットワーク化制御系」の解析・設計は超スマート社会の中核を担う重要な学術的基盤技術である. 本研究では,これまでのネットワーク化制御系における最適化手法を基盤に,機械学習に代表される最新の手法によって不確定要因の推定と補償を融合し,情報・人間・機械が結合する超スマート社会の基盤技術を担うネットワーク化制御系の理論を体系化する.また,その手法の有効性を複数マシンの分散協調制御の実験によって明らかにする.
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研究実績の概要 |
コロナ禍にある中,ネットワークを介して情報・人間・マシンが結合したネットワーク化制御系(Networked Control Systems: NCS)が注目されている. NCSによって,空間的に離れた複数の人間によって複数のマシンのモーションコントロールの高性能化が可能となり,遠隔医療・遠隔探査をはじめとした多くの応用範囲の拡大が期待されている.NCSにはネットワークの容量制限や膨大な量のデータの送受信に伴うデータ遅延・データ欠落などの問題があり,これがマシン操作のリアルタイム性を低下させる. 2021年度はネットワークの欠落状況の推定を確率モデルで表現し適切に制御器を切り替えることで制御性能を向上する手法をシミュレーションおよび実験によって明らかにした. また,予測に用いる制御対象モデルに誤差を伴う場合の予測のばらつきを抑制する手法を提案し,ネットワークにデータ欠落が伴う場合であっても制御性能が劣化しないような制御手法の有効性を実験によって明らかにした. また遠隔操作の例としてドローンの飛行制御を対象とし,空間を離散化することによって効率的に飛行起動が導出できることを明らかにし実験によってその有効性を明らかにした. また,人間を含む動的対象物の挙動予測を適切に行うことにより,ドローンがその対象物を追跡できることを実験によって明らかにした.しかしながらこの実験は多くの仮定を必要とている(たとえば,対象物の動きの制約等).今後は現実的な仮定の下で提案手法の有効性を明らかにする.
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
実験システムの準備状況がやや遅れたため.
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今後の研究の推進方策 |
実験環境を整備しており,シミュレーションから実験検証へとフェイズを以降している段階にある.
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