| 研究課題/領域番号 |
22KJ0784
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| 補助金の研究課題番号 |
22J10729 (2022)
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 基金 (2023)
補助金 (2022) |
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| 応募区分 | 国内 |
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| 審査区分 |
小区分24010:航空宇宙工学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
藤原 正寛 東京大学, 工学系研究科, 特別研究員(DC2)
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| 研究期間 (年度) |
2023-03-08 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
採択後辞退 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
2,200千円 (直接経費: 2,200千円)
2023年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
2022年度: 1,200千円 (直接経費: 1,200千円)
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| キーワード | 可観測性 / アクティブセンシング / 軌道最適化 / Fisher情報行列 / 最適制御理論 / 状態推定 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
小天体近傍など不確定な力学環境下で宇宙機の安全を保証しつつ目的の運用を達成するには、宇宙機の搭載センサから得られる観測データを用いて力学環境モデルを逐次更新し、都度軌道を再設計する必要がある。しかし、地球から遠い外惑星領域の探査や超小型宇宙機群による同時多天体探査といった将来の探査ミッションでは、通信遅延や地上局の人的・計算リソースの制約のため地上での高頻度な軌道再設計は実施できない。本研究では、確率軌道設計の計算コストを低減し、不確定な力学環境において観測データに基づく軌道再設計をリアルタイムで計算可能な軌道誘導制御手法を確立する。
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| 研究実績の概要 |
本年度は、宇宙機の状態量（位置や速度、ダイナミクスモデルに含まれる物理パラメータ）の推定精度を高めつつ、目的の軌道誘導を達成するための最適化手法の構築を行った。従来の類似手法では最適化計算の際に数値微分を使用しており、この計算コストがボトルネックとなり適用できる問題の範囲に限界があった。提案手法では、制御入力をインパルス的な速度変化と仮定し、ある制御入力とその次の制御入力との間の期間で得られる観測量を用いて、状態量の可観測性指標の一つであるFisher情報行列を計算した。このようにして求めたFisher情報行列のスカラー化関数（トレースや最小固有値など）をコスト関数に加えることで、従来手法において数値微分で求めていたコスト関数の勾配およびへシアンを準解析的に計算できることを示した。これにより、数値微分と比べ計算時間を改善できる上、逐次二次計画法や微分動的計画法のような宇宙機軌道設計で広く利用されているアルゴリズムにより解くことができる。
提案手法の有効性を検証するため、線形システム、宇宙機のランデブ誘導、小天体の重力推定という複雑度の異なる複数の問題に適用した結果、いずれにおいても状態量の推定精度を高めつつ目的の軌道誘導を達成する解が得られた。さらに提案手法の計算効率の高さを活かし、オンラインでの軌道再設計および確率軌道最適化へ拡張することにより、推定対象の状態量に誤差がある場合においても制約条件を満たす解が得られた。
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| 現在までの達成度 (段落) |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
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