| 研究課題/領域番号 |
19K04460
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| 研究機関 | 東京理科大学 |
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研究代表者 |
甲斐 健也 東京理科大学, 基礎工学部電子応用工学科, 准教授 (60419471)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | ジャストインタイム制御 / ジャストインタイムモデリング / ビッグデータ / データベースド制御 / 自動運転 |
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| 研究実績の概要 |
本年度は本研究課題の２年目となるので，１年目に築いた研究成果を基盤とし，より発展的・応用的な研究成果の導出を目的とした．具体的な研究テーマとしては以下が挙げられる．
(1)車のモデルに対して，与えられた経路を自動で追従するような「自動経路追従問題」において，前年度に開発した制御手法の改良を行った．特に，データベースの作成方法の変更・検索方法の簡略化・経路上の目標点設定の最適化等を行った結果，より複雑なコースへの経路追従が可能となった．提案手法を実コースデータへと適用し，シミュレーションを行った結果，少ない誤差・計算量で経路追従が実現できていることが確認できた．
(2)マルチコプタのモデルに対して，３次元空間内のある初期位置から目標位置までを遷移させるような「３次元遷移制御問題」について，垂直方向のホバリング制御と水平方向の移動制御の２つに分割し，それぞれ別々にデータベース構築・ジャストインタイム制御を行うような手法を提案した．シミュレーションの結果，初期位置より任意の目標位置へと少ない誤差で遷移することが確認できた．さらに，マルチコプタを３次元空間内の目標軌道上に設定された目標点列を順次遷移させるような「Point-To-Point制御問題」に対して，３次元遷移制御手法を繰り返し適用することを試みた．シミュレーションの結果，目標経路上に設定された目標点列を少ない誤差でPoint-To-Point制御していることが示された．
(3)実機のモバイルロボットを制御対象としたジャストインタイム制御法を提案した．ロボットを自動で動かすことによって１回の移動に関する複数のデータを含むデータベースを構築し，ジャストインタイムモデリングによって初期状態から目標状態へと遷移させることを目標とした．提案手法をロボットに適用した結果，初期状態から目標状態へと遷移することが確認でき，有効性が確認できた．
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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
本年度は本研究課題の２年目であり，１年目の研究成果を基盤として，より発展的・応用的な研究結果を導出することが主な目的であった．研究実績の概要においても示されているように，複数の研究成果をあげることができ，対外的に発表することができた．したがって，当初の計画通りおおむね順調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 |
本年度で得られた研究成果に基づき，今後は以下のような研究課題に取り組む計画である．
(1)前年度より開始した実機実験による検証をより一層進め，実機レベルにおいてジャストインタイム制御の有用性を示していく予定である．実機実験の制御対象としてはモバイルロボット，マルチコプタ，ロボットマニピュレータ，生物ロボット等を想定している．
(2)ジャストインタイム制御とビッグデータ技術との融合を進めてゆき，高速化・高精度化・高パフォーマンス化を目指していく．
(3) 車やマルチコプタなどの移動体以外の制御対象へと適用範囲を広げて，様々な制御対象に提案手法を応用していく計画である．具体的には，ロボットシステム・機械システム・電気システム・社会システム・経済システム・金融システム等を検討している．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルスの世界的蔓延により，本年度に当初計画していた国際会議参加3件程度ならびに国内学会参加6件程度がすべてオンライン化または中止となってしまった影響で旅費支出が減額となり，大幅な次年度使用額が生じている．来年度も同様の理由により計画とのずれが生じる可能性があるが，動向を見ながら適切に使用計画を修正していく予定である．
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