| 研究課題/領域番号 |
18K13775
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
伊吹 竜也 東京工業大学, 工学院, 助教 (30725023)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 制御工学 / 協調制御 / 機械学習 / ドローンネットワーク |
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| 研究実績の概要 |
令和元年度は，主目的であるドローンネットワークの学習型位置・姿勢協調制御について，剛体ネットワークの分散型位置・姿勢協調制御，および単一・複数のマルチロータ型UAV（ドローン）の学習型位置・姿勢制御の双方で順調に成果を挙げた．まず，分散型位置・姿勢協調制御問題に対して，3次元剛体群に対して，剛体間の衝突を回避，すわなち安全を保証しつつ可能な限り位置・姿勢同期を達成することを目的とした，最適化ベースの分散型群れ制御則を新たに提案した．また，各剛体のモデル外乱を導入し，外乱の影響を抑制する新たな分散型位置・姿勢同期則を提案した．これらの研究では，収束性解析や実験による有効性検証も行っている．
つぎに，学習型位置・姿勢制御問題について，まず，単体のドローンに対してモデルの未知パラメータの学習に基づく安全性を考慮した姿勢制御手法を新たに提案した．ここでは，未知パラメータの学習においてガウス過程回帰と呼ばれる機械学習手法を導入し，さらにParticle Swarm Optimizationと呼ばれる最適化手法と統合することで，確率的な意味で最適な学習手法を提案している．また，ドローンネットワークの学習型位置・姿勢協調制御について，従来の被覆制御問題に対して環境値情報を未知とし，ガウス過程回帰でこれを推定しつつ被覆を達成する分散・学習型被覆制御手法を新たに提案した．これらの研究では，数値シミュレーションにより有用性を示しており，実機を用いた実験検証が課題である．
以上の本研究課題の主な研究成果に加えて，関連する研究として，3次元剛体に対する複数の位置・姿勢制御手法や，耐故障性を保証しつつ運動性能の高いドローンの構造設計手法も新たに提案した．以上の成果は，査読付き国際・国内学術論文や国際会議論文に採択され，また国内会議発表でも好評を得ていることから，学術的に意義が認められている．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
令和元年度は，主目的であるドローンネットワークの学習型位置・姿勢協調制御理論の構築に向けて，当初の目的の通り新たに分散・学習型協調制御手法を提案した．また，部分課題として3次元剛体ネットワークの分散型位置・姿勢協調制御，およびドローン単体の学習型位置・姿勢制御の双方で順調に成果を挙げた．さらに，関連研究としてドローンの構造解析や3次元剛体の位置・姿勢制御に関する新たな課題にも着手し，これらに対しても順調に成果を挙げている．以上のことから，本研究は当初の計画以上に進展しているといえる．
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| 今後の研究の推進方策 |
ドローンネットワークの学習型位置・姿勢協調制御理論の構築に向けて，引き続き「学習機構の選定」，「分散型学習機構の考案と協調制御手法との融合」，「クアッドロータ・ヘキサロータを用いた実験検証」の3つの主要課題に取り組む．まず，「学習機構の選定」について，ここまで既に提案した学習型位置・姿勢制御手法では，理論的な扱いやすさからすべてガウス過程回帰に基づいている．これに対して，強化学習や深層ニューラルネットワークなどの学習手法の導入を検討する．「分散型学習機構の考案と協調制御手法との融合」では，提案した分散・学習型被覆制御手法の発展や，ほかの位置・姿勢協調制御問題と学習機構の融合に関する考察を行う．また，「クアッドロータ・ヘキサロータを用いた実験検証」を目的として，既に提案している，およびこれから提案する学習型位置・姿勢制御手法について，実機実験による有用性検証目指す．
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