| 研究課題/領域番号 |
25249058
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
杉江 俊治 京都大学, 情報学研究科, 教授 (80171148)
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| 研究分担者 |
東 俊一 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (40420400)
丸田 一郎 京都大学, 情報学研究科, 助教 (20625511)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | モデリング / マルチエージェント / システム同定 |
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| 研究実績の概要 |
解像度の低い計測値からモデルを構築する手法に関して、比較的簡単なアルゴリズムであるにもかかわらず高い性能を発揮することで知られる差分進化を用いた同定について検討した。ノイズの大きさ、センサ解像度等に着目して詳細な数値検討をおこない、閉ループ系での有効性を確認した。また、短いデータからシステムモデルの確率分布表現を求めることができるカーネル型同定とよばれるシステム同定手法について検討し、同定に適した入力設計法を示した。
アクチュエータおよびセンサがともに低解像度である場合の超解像制御を検討した結果、制御対象が安定な場合、これまでに提案している手法の組み合わせにより、超解像制御が機能していることを数値例および実験により確認した。一方で、制御対象が不安定な場合には、センサの低解像度を克服するのにさらなる工夫が必要であることがわかった。
マルチエージェントシステムの超解像フォーメーション制御については、以下の2点の成果を得た。エージェント間で情報交換を行う場合には，通信量をできる限り小さくすることが望まれる。そのような場合でも高精度な制御を実現するための方法として、 ランダムディザ信号を用いることを提案し、その性能解析を行った。また、マルチエージェントシステム上でのΔΣ変換によるON/OFF制御の超解像化の枠組みを構築するとともに、 エージェントの単調性の性質だけを用いた超解像型安定化の方法を開発した。
マルチエージェントシステムにおいて、エージェント間の情報交換が限定されている場合に、自動運転ネットワークシステムを支援するリニア信号機という概念を提案し、そのプロトタイプの実験装置を構成し、有効性について検証した。
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| 現在までの達成度 (段落) |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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