飛行生物の運動データの特性抽出モデルに基づくバイオインスパイアード制御法の構築

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3年間，コロナウイルス感染症の影響により，飛行生物の動画像データの収集のためのフィールドワークがほとんどできず，また，研究動向の調査や意見交換のための学会参加等の出張もあまりできなかったため，過去の蓄積データと少ないながら新たに収集できた動画像データに基づいて，深層学習を用いた行動解析ツールであるDeep Lab Cutを新たに用いた解析を進めた．特に，ウミネコの着地データを環境状況（風向や他の個体との距離など）を要因とした着地動作の分析を行い，これをカテゴライズ化した成果を，学会にてポスター発表した．また，新たに取得したいくつかの離陸データに基づいて，ウミネコの離陸時の経路と風向との関係などを分析した．さらに，ドローン操縦技能認定を受けている方に協力いただいて，ドローンの飛行軌跡の動画データの取得とその分析，ならびに，ウミネコの離陸データとの比較解析を行った．この解析結果に基づいて，昨年度から構築を進めていたウミネコの離陸データに基づいたモデル予測制御法の改良も行った．加えて，この制御法を基にして，魚群（アラナミキンクロ）の遊泳データの数理モデル化による電子連結車両の自律合流制御への応用成果の学会発表や，マルチエージェント制御問題への展開なども行った．併せて昨年度から展開している，電気自動車と自然エネルギーを組み合わせた大都市電力系統網の安定化と二酸化炭素排出削減のための制御法の更なる改良も行い，IEEE Access, Volume 10に掲載された．