研究課題
本研究の目的は、制御工学の分野に機械学習や統計的データ解析の方法を導入し、これまでの確定的なモデルに基づく制御ではなく、データに基づく制御を可能にすることである。さらに本研究では、得られた統計的な情報を利用した制御手法を、航空宇宙工学に応用することをもう一つの目標としている。今年度は、これらの2つの目標に対して一定の成果を得た。機械学習の制御工学への応用に関しては、ガウス過程回帰を用いて近似的に動的計画法を解く手法の開発、および得られた統計情報を制御に活かすために経路の束を設計することで、一つの目標軌道以外の軌道も含めた軌道追従制御法の設計法を与えた。特に前者の研究は、これまでの機械学習を制御工学に応用する一連の研究をさらに高精度化するものである。ガウス過程回帰を用いて制御工学の問題を近似に解くアルゴリズムを導くことは、申請者らもこれまで行ってきたが、今回の成果ではその近似解に収束性についても議論しており、計算量を増やすことで高精度な解を得ることを保証している。また航空宇宙への応用に関しても、いくつかの成果を得ている。宇宙機の軌道計画問題においては、予期しない外乱やパラメータ変動によって軌道変更を余儀なくされることがあるが、本研究ではこれをあらかじめ予測し、軌道変更を行った場合でもその際の追加の燃料を抑制できるような、新しい軌道計画手法を開発している。またパラメータ変動に強い、新たなスライディングモード制御手法を開発し、宇宙機の着陸制御に応用した。このように本年度は複数のテーマに関して研究を行なっており、十分な成果が得られたと考えている。
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すべて 雑誌論文 (4件) (うち国際共著 2件、 査読あり 4件) 学会発表 (2件)
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