2022 Fiscal Year Research-status Report
非線形マルチエージェント系の分散・集中型オブザーバ設計法の開発
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22K04165
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| Research Institution | The University of Shiga Prefecture |
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Principal Investigator |
片山 仁志 滋賀県立大学, 工学部, 教授 (20268296)
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2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 分散・集中型オブザーバ / 非線形マルチエージェント系 / ネットワーク制御 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ネットワーク化社会の制御問題では、通信ネットワークによる多数のプラントの相互作用で構成されるマルチエージェント系に対し、十分な制御性能を持つ分散型・集中型の制御器やオブザーバの設計が重要になる。本研究では、非線形システムの可観測性等の観点から、分散型オブザーバの集合による非線形マルチエージェント系のプラントの集合の分割 (クラスタリング)、その特徴づけ、とクラスタリングに基づく分散・集中型オブザーバの設計法を開発する。また、モバイルロボットを使用した実機試験から、開発したオブザーバ設計法の性能評価を行う。
R4 年度は、厳密フィードバック系で構成されるマルチエージェント系の状態フィードバック制御器とオブザーバ型出力フィードバック制御器によるサンプル値同期問題を取り扱った。今年度は、各エージェント系それぞれにオブザーバを (分散型として) 設計してマルチエージェント系全体を制御した。R5 年度以降は、マルチエージェント系のシステムの性質に基づくクラスタリングとそれに基づく制御器やオブザーバの設計にR4年度の結果を適用・拡張する予定である。
実機試験面の準備として、使用予定のモバイルロボットと4輪型車両ロボットの制御用モデルの構築と簡単な制御器による構築したシステムの動作確認を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
厳密フィードバック系で構成されるマルチエージェント系のサンプル値同期問題を取り扱い、各エージェントそれぞれにオブザーバを分散型で設計してマルチエージェント系全体を制御した。また、実機試験面で使用する2輪型車両ロボットと4輪型車両ロボットの制御用モデルを導出し、簡単な制御器による構築したロボットと制御系全体のシステム動作の確認を行った。
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| Strategy for Future Research Activity |
R5年度は、マルチエージェント系のシステムの性質に基づくクラスタリングとそれに基づく制御器やオブザーバの設計に R4 年度の結果を適用・拡張する。また、実機試験面では、構築した2輪型と四輪型車両ロボットのマルチエージェント系を用いて、R4 年度に構築したオブザーバと制御器の性能評価を行う予定である。
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| Causes of Carryover |
1年延長した (前年度終了予定の) 科研費 [基盤C] の研究費と静岡大学から滋賀県立大学に移動した時の滋賀県立大学からの特別研究費により、この科研費の物品費を全く使うことなく研究設備を整えられた。また、大学を移って1年目のため、国際会議・国内学会にあまり参加できず出張旅費も使用できなかった。
R5年度は国際会議(シンガポール、三重県津市、オーストラリア) と国内学会 (仙台, 広島, 名古屋) に参加するため、R5 年度の当初の予定より多くの出張旅費や会議参加費を使用する予定である。
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