研究課題
飛行中の航空機の故障や破損などに対しては従来の自動操縦が機能しない。そこで、適応制御・ロバスト制御手法を基盤とした耐故障飛行制御システムを研究する。とくに、既存の自動操縦器、およびパイロットの手動操縦と協調的に使用される制御システムの研究開発を行う。また、飛行に拘束条件が課せられた航空機が安全に飛行できる最適飛行軌道を機上で生成する実時間飛行軌道最適化手法を研究し、フライトシミュレータ、無人航空機、実験用航空機によって飛行実証することを目的とする。以下の成果が得られた。① 航空事故を防止する飛行制御システムに関する研究。構造化H∞制御に注目し、既存の航空機のC*制御に構造化H∞制御を組み合わせ、さらにゲインスケジューリング法も使い、航空機の飛行性能の向上を数値シミュレーションで検証した。とくに、晴天乱気流などの突風応答を軽減する制御系を検討し、数値シミュレーションと、フライトシミュレータをパイロットが操縦した場合のパイロットインザループ実験によって、その有効性を検証した。② 確率論的な実時間飛行軌道最適化アルゴリズムによるロバスト最適化の研究。風や空力係数などの不確実性を含む航空機の飛行軌道に対して、誤差分散の感度を参照軌道と参照共分散から精度よくかつ平易に計算する手法を研究し、最適化アルゴリズムに組み込む研究を行った。③ 固定席フライトシミュレータの整備。本研究の制御システムのパイロット評価を得るために、①②で用いられている数値計算ツールと固定席フライトシミュレータの結合を行い、パイロット操縦を含むパイロットインザループ実験に使用可能であるようにシミュレータの改修と整備を行った。④ 小型無人航空機を使った飛行実験。研究されている制御アルゴリズムを小型無人機を用いて飛行実証するために機体準備を行い、試験飛行を行った。
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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Machine Learning with Applications
巻: 10 ページ: 100409～100409
10.1016/j.mlwa.2022.100409
