研究課題
本研究は，動的環境のモニタリングを実現する協調制御理論を確立し，実験システムを構築した上でその有効性を検証することを目的としたものである．特に，以下の二つの課題の解決を目指した．一つは人間とモバイルセンサから構成されるグループを想定し，人間の指令に従いながら理想的なネットワーク状態を達成する協調制御法の提案である．もう一つは，環境情報の学習や適応を含む上位の意思決定機能をセンサ群が自律的に達成する協調制御法の提案である．前者に関しては，モバイルセンサ群と操作者である人間を受動性と呼ばれるシステム制御理論の概念に基づいて接続する新たなフィードバック構造を提案し，目的の達成を理論的に証明した．本制御構造の特筆すべき特徴は以下の点である．人間は最低1台のセンサと情報を交換すればよく，目的の達成はアクセス可能なセンサやその数に依らない．また，人間と情報交換をするセンサ数が増加しても，人間にフィードバックすべきはロボット群の圧縮された情報であり，これにより人間はあたかも一台のセンサを操作する程度の処理によって全体を制御できる．つぎに，人間を内包するシミュレータを構築し，人間の操作データからその受動性を解析し，ネットワーク構造と人間の受動性の関係を明らかにするとともに，ネットワーク構造に依らず人間を受動化する手法を提案した．このような取り組みは申請者の知る限り世界初のものである．さらに，人間とモバイルセンサ群を接続する実験システムを構築し，上記システムの有効性を検証した．後者に関しては，二つのゲーム理論的学習アルゴリズムを新規提案し，不確かな環境情報を前提とすることなく，全体最適な状態を達成することを理論的に証明した．また，提案アルゴリズムを二つの異なるモバイルセンサネットワークシステム上で実装し，提案アルゴリズムの環境モニタリングへの適用可能性を示した．
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