Development of spacecraft control theory using kinetic potential energy shaping and machine learning

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本研究は、申請者らのグループで現在開発を進めている2つの制御手法である速度ポテンシャルエネルギー整形法と機械学習に基づく制御系設計法の理論的な手法の構築、およびその宇宙機制御への応用に関するものである。宇宙機の制御問題のうち重要なものに以下の2つがある。宇宙機の位置や姿勢をフィードバック制御する「姿勢制御」問題と、宇宙機の軌道を計画する「軌道計画」問題である。本研究はこれらの問題に新たな解法を与えるものである。姿勢制御に関しては、近年国際共同研究として開発した速度ポテンシャルエネルギー整形法と呼ばれる機械システムの制御手法をベースにして、受動性に基づく制御手法とスライディングモード手法を融合させた設計自由度の高いロバスト制御手法の開発、電気システムを含む幅広い物理システムへと適用可能な対象のクラスを拡張すること、などを目標とし、これらの一部の目標を達成している。特にスライディングモード制御は、はやぶさ2の着陸ミッションで活用されるなど、環境の変化に強いロバストな制御手法として知られており、提案手法によってより高精度な制御系を柔軟に設計できるようになることが期待される。軌道計画に関しては、最適化・機械学習など様々な分野のツールを導入して、より良い軌道を効率よく求める手法の開発を目指している。特に宇宙機の消費燃料を最小とする軌道計画にはL1最適制御が必須であるが、この問題に対して劣決定系のためのニュートン法とスパース最適化の考え方を融合した制御手法を開発し、収束性も保証した効率的・実用的なアルゴリズムを開発している。また分担研究者の研究においても、上記2問題を扱う手法の開発を進めており、姿勢制御に関しては実際に近い問題設定のもとでの宇宙機の軌道追従制御への応用、軌道計画に関してはニューラルネットワークを用いた最適軌道計画などの研究を進めている。