| 研究概要 |
今年度に得られた主たる成果は以下の4点である.
1.すべての生起事象が観測できないとき,観測できる事象列からシステムの内部状態を推定し,適切な制御パターンを選択する必要がある.この場合,オフラインでスーパバイザを設計するとNP問題となることが知られており,その回避策として,完全観測のもとでのスーパバイザを基に,観測事象列から状態の推定と制御パターンの選択をオンラインで処理するオンラインスーパバイザが提案されている.本研究では,極大可制御可観測部分言語を生成するようなオンラインスーパバイザの構成法を示した.さらに,事象に優先度を導入することにより,制御パターンの選択がより効率的にできることを示した.
2.分散制御の場合には,複数のローカルスーパバイザがコンカレントに稼動するので.そのうちのいくつかが故障により稼動しなくなってもシステム全体の振る舞いが正常に保てるような,耐故障性のある分散スーパバイザの設計が可能となる.このようなスーパバイザをリライアブルな分散スーパバイザという.同時に故障するローカルスーパバイザの個数を指定したときに,リライアブルな分散スーパバイザが存在するための必要十分条件を証明した.さらに,その条件を満足しないときに,リライアブルな分散スーパバイザが存在する部分言語の計算法を提案した.
3.複数のハイブリッドシステムが動的に結合した大規模システムの安定性の条件の導出を試みた.全システムの安定性を特徴付けるリアプノフ関数をサブシステムのリアプノフ関数の線形結合とすることで,安定性を調べる際の計算の急激な増加を抑えることを重視している.また,その条件を線形行列不等式を用いて表現することで,計算機による効率的な安定性の判別が可能となった.
4.スーパバイザ制御を移動ロボットのプランニング問題へ応用した.センサー情報をシンボリック情報に変換した後,その情報に基づき,予測木を作成し,可制御部分言語を計算することにより,不必要な軌道を削除して,最適軌道の探索を効率化する手法を提案した.
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