研究課題/領域番号 |
23K24921
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分61050:知能ロボティクス関連
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研究機関 | 千葉大学 |
研究代表者 |
荒井 幸代 千葉大学, 大学院工学研究院, 教授 (10372575)
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研究分担者 |
松香 敏彦 千葉大学, 大学院人文科学研究院, 教授 (30466693)
小林 宏泰 千葉大学, 大学院工学研究院, 助教 (30844063)
鈴木 智 千葉大学, 大学院工学研究院, 准教授 (90571274)
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研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2025-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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配分額 *注記 |
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2024年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
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キーワード | 自律システム / 目的関数最適化 / Safe AI |
研究開始時の研究の概要 |
システムへの信頼性の観点から、「設計者が意図する目的と、学習器によって解かれた目的」を逆強化学習に基づく方法によって定量化することによって、システムの動作に基づいた”目的関数”を同定し、モデル予測制御とのハイブリッドシステムを構築する。 目的関数の可視化、および、形式化によって、システムの挙動理解と、効率のよい故障診断を可能にする。 提案法の特徴は、実システムの目的関数の多目的性に着目し、スケーラブルな制御系設計論として体系化する点にある。ドローンと列車の自律制御系の設計過程に導入し、シミュレーションと実機による実験によって提案法を検証する。
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