研究課題/領域番号 |
20K04529
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研究機関 | 筑波大学 |
研究代表者 |
河辺 徹 筑波大学, システム情報系, 教授 (40224844)
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研究分担者 |
合原 一究 筑波大学, システム情報系, 准教授 (70588516)
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研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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キーワード | バイオインスパイアード制御 / Deep Lab Cut / 運動データ / 飛行生物 / モデル予測制御 / 人工移動体 / UAV |
研究実績の概要 |
3年間,コロナウイルス感染症の影響により,飛行生物の動画像データの収集のためのフィールドワークがほとんどできず,また,研究動向の調査や意見交換のための学会参加等の出張もあまりできなかったため,過去の蓄積データと少ないながら新たに収集できた動画像データに基づいて,深層学習を用いた行動解析ツールであるDeep Lab Cutを新たに用いた解析を進めた.特に,ウミネコの着地データを環境状況(風向や他の個体との距離など)を要因とした着地動作の分析を行い,これをカテゴライズ化した成果を,学会にてポスター発表した.また,新たに取得したいくつかの離陸データに基づいて,ウミネコの離陸時の経路と風向との関係などを分析した.さらに,ドローン操縦技能認定を受けている方に協力いただいて,ドローンの飛行軌跡の動画データの取得とその分析,ならびに,ウミネコの離陸データとの比較解析を行った.この解析結果に基づいて,昨年度から構築を進めていたウミネコの離陸データに基づいたモデル予測制御法の改良も行った.加えて,この制御法を基にして,魚群(アラナミキンクロ)の遊泳データの数理モデル化による電子連結車両の自律合流制御への応用成果の学会発表や,マルチエージェント制御問題への展開なども行った.併せて昨年度から展開している,電気自動車と自然エネルギーを組み合わせた大都市電力系統網の安定化と二酸化炭素排出削減のための制御法の更なる改良も行い,IEEE Access, Volume 10に掲載された.
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
3年間のコロナ禍で動画データの撮影のためのフィールドワークがあまりできず分析データが不足したこと,調査研究,意見交換のための出張がほとんどできなかったこと,ならびに研究代表者が2022年4月1日付けで筑波大学情報学群長に就任し,学群全体の運営業務ならびに評議員として大学全体の運営業務に携わっており、これらの業務が多忙となって研究遂行にかける時間が減ったこともあり,補助期間延長を行った.ただし,少ないながらも収集できたデータや過去の既存データを用いた解析とそれに基づくモデル予測制御法の改良はある程度進めることができた.また,副次的な理論研究として,モデル予測制御法の改良手法を電力系統のCo2削減と安定化を行うための制御法や電子連結車両の自律合流制御などに展開できたことは成果である.
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今後の研究の推進方策 |
着陸,離陸ともに,新たな動画像データの収集のためのフィールドワークを可能な限り進める.着陸動作については,ウミネコの数理モデルと動作軌跡のカテゴライズ化がある程度できているので,これに基づいてより乗り心地性能と風向や風量の変化に対するロバスト性を向上させるモデル予測制御(MPC)法の更なる改良を進める.特にロバスト性に対しては,SMC(Sliding Mode Control)と融合させたMP-SMC法の適用と改良も検討する.離陸動作については,ドローンの動画データの収集やそれに基づく動作分析と,ウミネコや昆虫等の離陸データとの比較をさらに進め,人が操縦する場合のドローンの離陸の問題点(一時的に速度と位置が低下する)をウミネコの離陸データに基づいて改良した,自動操縦のための制御法の構築を,こちらもSMCやILQ制御なども基礎とした手法としての開発に取り組む.また,着陸,飛行,離陸を包含した状況切換型の飛行全般に対する数理モデルと制御法の検討も行う.モデルについては,論理混合型動的モデルを基礎に,また,制御法については,ゲインスケジューリング制御やハイブリッドシステムの制御法などを基礎に考察する.
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次年度使用額が生じた理由 |
(理由)コロナウイルス禍と学内業務の多忙により,動画データの収集のためのフィールドワークや,予定していた研究動向の調査や意見交換のための学会参加等の出張等がほとんどできず,出張旅費の支出がほとんどなかったことが大きな要因である.加えて,研究の進捗が遅れたことで,当初想定していたほど研究補助を依頼する必要がほとんど生じなかった.この結果,謝金の支出が想定より少なかったことや,購入を予定していたデータ収集ならびに解析データ保存用のデバイス等の物品についても,既存のものである程度賄えたため,一部を除いて購入が不要となったことも要因である.
(使用計画)R5年度は,動画像データの蓄積と解析を可能な限り進めるためのフィールドワークを積極的に行う.併せて,調査研究や意見交換,並びに成果発表のための国内外の学会やワークショップ等への出張も積極的に行うことで,旅費の執行を進める.また,データ収集とその整理やデータ解析の補助を行ってもらうための研究協力学生への謝金,データ解析とその保存用のデバイス等の物品の購入も進める.さらに研究成果の論文投稿のための支出や,研究成果に関する広報のためのWebページの整備等への支出なども,できるだけ精力的に進めて全体的な執行を行いたいと考えている.
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