研究・講義

研究

自動車の走行制御系・運転支援系の構築

(川邊 武俊,湯野 剛史)

研究概要

当研究グループは,自動車を対象とした制御の研究を行っている.主な研究課題は以下の二つである.

  • 自動車の自動運転・運転支援のための制御アルゴリズムの構築
  • 代数的非線形制御理論の確立とエンジン制御への適用

上記以外にも,自動車の運動・振動制御全般に関する研究を行っている.以下では,上に述べた二つの課題について,具体的な研究内容を紹介する.

(必須の知識:線形代数学,解析学(微積),古典・現代制御理論,簡単なプログラミング.)

自動車の自動運転・運転支援のための制御アルゴリズムの構築

fig1
Fig.1 モデル予測制御に基づく自動運転の概念図

本研究では,ガソリンエンジン車や電気自動車,ハイブリッド自動車などを対象として,「安全・快適低燃費な走行を可能にする自動運転および運転支援」を実現するための制御アルゴリズムの構築を目指している.近年普及が進んでいるITS(高度道路交通システム)から得られる情報を基に,主に実時間最適制御(より広く,モデル予測制御)などの手法を用いて最適な運転操作量を計算し,望ましい自動運転や運転支援を実現するという研究を行っている.人工知能(AI)など学習に基づいた手法とは異なり,本手法は車両の動特性や道路環境を数理的に解析することで自動運転や運転支援を実現する.また,ドライビングシミュレータを用いて,人間–機械協調型運転支援系の解析・設計を行う研究も行っている.

参考文献:

代数的非線形制御理論の確立とエンジン制御への適用

本研究は,これまで微分幾何学や関数解析学などに基づいて構築された非線形制御理論に対して,さらに代数学の知見を導入することで,新たな枠組み(代数的非線形制御理論)を確立しようとする試みである.特に,計算機代数学の導入により,種々の制御問題が近似的にではなく厳密に解決できるようになると期待される.本研究ではさらに,代数的手法によって得られた成果を自動車のエンジン制御に適用することを目指している.

参考文献:

学習・自己組織化システム,マルチエージェントシステム

(村田 純一,船木 亮平)

研究概要

環境などの変化に応じて,システムが変化する方法の表現と, それを実現するシステムの構築を目指して研究を行っている. 研究内容は,以下の二つに分かれる.

  1. 個々のシステムを対象とし, 変化に応じて常に良好な性能を保つシステムを目標として, 周囲の状況や目的の変化に自動的に対応できる学習・自己組織化機能をもったシステムを構築する研究.
  2. 自律性をもったシステムの集まりを対象として, 変化する人間の集まりである社会や自律的な人工システムの集団をマルチエージェントシステムとして表現・解析し, 集団として適切な機能が発揮されるようにシステムを設計する研究.

※※研究内容は近日中に更新予定です※※

強化学習の高速化

fig4
Fig.4

学習・自己組織化の諸手法の中で強化学習に着目している. 強化学習は,課題の達成方法を,課題達成/失敗の情報に基づいて学習によって獲得する方法であり, この情報の他には,現在の状態に関する情報以外の情報を必要としないため, 他の方法は適用できない複雑な対象にも適用することができる. しかし,情報不足を補うために多くの試行錯誤が必要となるため,学習には時間がかかる. これを解決するため,課題の構造についての知識を利用して学習を高速化する方法を開発している. これを,乗客の待ち時間を短縮する複数のエレベータの制御問題などの例題に適用し,その検証を行っている.

マルチエージェントシステムによる社会のモデルと制御

fig5
Fig.5

人間社会をマルチエージェントシステムとして表現し, これによって,社会的ジレンマ現象や経済のグローバル化による影響を表現する基礎的なモデルの構築と解析を行っている. また,人間社会の問題を軽減することを目標として, 人間よりも強力な通信機能を持ち人間を適切に補佐するエージェントの学習による設計の研究を行っている.

講義

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