計測・通信品質が保証されない環境下の多目的フィードフォワード最適制御と強化学習

今年度（2022年度）は本研究課題の2年目であった。交付申請書に記載したように、研究の目的や研究実施計画について具体化を進め、いよいよ主要な理論的課題、および実機による検証実験などに取り掛かった。以下、実績について具体的に述べる。まず、計測や通信に一時的な障害が発生したときの対処法として提案している切替状態推定器（オブザーバ）の機構について検討を深め、その安定性や確率的性能だけでなく、領域極配置と呼ばれる手法を導入して過渡特性を整形する設計法を線形行列不等式によって導出した。また、フィードフォワード制御の学習については、トラックなどの隊列走行を想定した実用性向上のため、オフセット項の不可によって外乱を抑制する機構を提案し、購入した小型移動ロボットのパラメータを元にして数値シミュレーションで評価した。水中ドローンについてはハードウエアなどを改造しつつ、何度かプールでの実験を行った。そのときの手応えを元に、スライディングモードとモデル予測制御を組み合わせる手法を導入し、シミュレーションによって有効性を評価した。

今年度（2022年度）は本研究課題の2年目であった。交付申請書に記載したように、研究の目的や研究実施計画について具体化を進め、いよいよ主要な理論的課題、および実機による検証実験などに取り掛かった。以下、実績について具体的に述べる。まず、計測や通信に一時的な障害が発生したときの対処法として提案している切替状態推定器（オブザーバ）の機構について検討を深め、その安定性や確率的性能だけでなく、領域極配置と呼ばれる手法を導入して過渡特性を整形する設計法を線形行列不等式によって導出した。また、フィードフォワード制御の学習については、トラックなどの隊列走行を想定した実用性向上のため、オフセット項の不可によって外乱を抑制する機構を提案し、購入した小型移動ロボットのパラメータを元にして数値シミュレーションで評価した。水中ドローンについてはハードウエアなどを改造しつつ、何度かプールでの実験を行った。そのときの手応えを元に、スライディングモードとモデル予測制御を組み合わせる手法を導入し、シミュレーションによって有効性を評価した。