| 研究課題/領域番号 |
16H06093
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
丸田 一郎 京都大学, 工学研究科, 講師 (20625511)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 制御工学 |
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| 研究実績の概要 |
本年度に行った研究は大きく(1)システム同定法に関する研究と(2)制御系設計に関する研究の２つにわけられる．また，これらの研究で得られた成果の検証に利用するために，前年度までに製作した車両型およびクアッドコプター型の実験機の補修と拡充を並行して行った．
まず，シミュレータのふるまいを実システムに適合するように調節するための(1)システム同定法に関する研究については，これまでに研究している仮想的な制御器を用いる方法についてさらに考察し，仮想制御器の設計を自動化する方法を研究した．研究の結果，やや困難な最適化を伴うものの，簡単な系については最適な仮想制御器を自動的に求められることを確認した．
つぎに，線形システムの適用が困難が複雑なモデル，すなわち，シミュレータを前提とした(2)制御系設計に関する研究については，機械学習的な方法の適用について前年度に引き続き考察を行った．その結果，これまでに有効性を確認した易化した制御系設計問題から徐々に最適化を行うカリキュラム学習的なアプローチに加えて，最適化の初期においては制御器の構造を単純なものに制約し，徐々に制約を弱めることで最終的には複雑な制御器を設計する方法を考案した，これによって，複雑な最適制御器を必要とする困難な制御系設計問題に対して，より安定して解が得られることを確認した．
また，機械学習分野の知見をさらに活用するために，研究会や講演会に参加して情報収集や議論を行った．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
システム同定法に関する研究では，仮想的な制御入力を設けることでシミュレータと実機の乖離が大きい段階でのシミュレータの調節を容易にできるという知見がこれまでに得られていたが，今年度は仮想的な制御入力を生成する方法についてさらに考察が進んだ．これによって仮想的な制御入力の生成法が自明ではない複雑なシミュレータへの適用が可能になると期待できる．また，得られたシステム同定に関する成果については国際会議での発表を予定している．
制御系設計に関する研究では，機械学習分野のカリキュラム学習のアイデアを援用することで，複雑な制御器の設計を要する非線形最適制御問題を解きやすくする方法をこれまでに研究していたが，さらに設計される制御器の構造を設計初期において単純なものに限定することで制御系設計問題が解きやすくなるという知見が得られた．この傾向はシミュレータに基づいた制御系設計においても成り立つことが期待できる．
以上のように，計画と異なる点はあるものの，シミュレータを用いた制御系設計において有用な知見が得られており，研究はおおむね順調に進展していると考えられる．
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| 今後の研究の推進方策 |
シミュレータを用いた非線形最適制御器の設計に関しては，機械学習分野におけるカリキュラム学習の知見を応用し，易化した制御系設計問題から最適化を開始して徐々に本来の制御系設計問題に近づけつつ最適化を行うアプローチについて研究をすすめる．特に，これまでは対象システムに仮想的な補助入力を加えることによる易化の効果を主に検証したが，今後は異なったアプローチによる易化についても検討を行う．
制御系設計におけるシミュレータの調整に必要となる閉ループシステム同定法に関しては，仮想制御器を用いた方法についてさらに研究を進める．特に，仮想制御器の設計指針についての検討を行い，現状では限られたクラスの対象システムについてしか検討できていない仮想制御器の自動調節についての理論をさらに研究する．
また，上記のような方策で研究を推進するとともに，簡易な実験装置や数値実験による検証を行うことも検討する．
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