| 研究課題/領域番号 |
16K06197
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| 研究機関 | 豊田工業大学 |
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研究代表者 |
川西 通裕 豊田工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (00283870)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | Beowulfクラスタ / マルチエージェント / 知的制御系設計 |
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| 研究実績の概要 |
拡張しているBeowulfクラスタ計算機システムを用いた知的制御系の設計法について研究を実施した．未知環境に対する制御理論における設計変数を統一的な枠組みの下で取り扱い，NUC高密度Beowulfクラスタによる量子型粒子群最適化に基づく設計システムとして実装することにより，未知環境に対応できる適応機構を備えた知的制御系設計手法を実現する．制御理論の研究について本年度に得られた成果は大きく以下の(1)～(4)の内容に分けられる．
(1)大規模複雑システムに対して有効な知的制御系設計手法の理論として，ロバストなマルチエージェント合意制御理論について研究を行い，セクター制約を満たす変動に対するロバストな合意制御理論と，ランダムにトポロジーが変化する時変ネットワークに対する制御手法を開発した．
(2)大規模複雑性ステムのひとつである電力ネットワークについて，ドループ型インバーターに基づくメッシュ型マイクログリッドの過渡応答の安定解析手法を開発した．
(3)装着型パワーアシストシステムの制御システムにとって未知の要素となる人間からの発揮トルクを推定し，動作環境に適合させるように，必要な力を最小限補助するAAN（Assist-as-Needed）制御について，安定性を保証できる制御理論を開発し，実際の制御実験によって有効性を検証した．また速度場を用いて，有界な入力に対してより適合力の高い制御を実現する制御手法も併せて開発し，有効性を検証した．
(4)未知環境で動作する知的制御システムが対象物を認識するための技術として，Extreme Learning Machineと局所受容フィールドを用いた３次元深度データに対する物体認識の技術を開発した．
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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
知的制御系の制御手法の開発について，大規模複雑システムに対する知的制御系設計手法の理論の研究は当初の計画よりも進んでいるが，実装については当初の計画よりも時間を要している内容もあるため，全体としてはおおむね順調に進んでいる状況といえる．昨年度までに開発した分散型のADMM（Alternating Direction Method of Multipliers）法に基づく手法に加えて，本年度は新たにセクター制約や時変ネットワークに対してマルチエージェント制御理論に基づく知的制御システムの設計手法を開発したため，大規模複雑システムに対して未知環境においてロバストな制御システムの効率の良い設計が可能になる．ただし，NUC高密度Beowulfクラスタ計算機における設計システムの実装については，新たに開発した制御理論の実装と従来システムとの整合性を十分に検討する必要があり，慎重に検証しながら進める。
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| 今後の研究の推進方策 |
未知環境に対する制御系設計理論の開発は，前年度に引き続き継続する．開発した制御手法の実装については，現有するBeowulfクラスタ計算機で必要な実験データを取得し，検証実験が終わった段階で，NUC高密度クラスタ計算機の構築を完成させてプログラムの移行を実施する．すでに開発したプログラムのMPI（Message Passing Interface）ライブラリからMDCS（Matlab Distributed Computing Server）の環境への移行を継続して実施する．応用面では，様々な状況への柔軟な適応力と安定性が求められる「歩行アシスト装置」，「マルチエージェント」の制御系設計において，制御理論の実装と応用を進める．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
本年度は導入済みの計算機システムを使用して研究を継続し，導入済みの計算機システムに影響を与えるシステムの変更を実施しなかった．新たに開発をした制御理論の実装と計算機システムとの互換性の問題を慎重に検討した後，NUC計算ユニットを追加して計算機システムの更新を行い，設計システムの移行を行う．
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