ビッグデータ技術との融合によるジャストインタイム制御の高速・高精度・高ロバスト化

与大数据技术融合的即时控制的高速、高精度、高鲁棒性

• 批准号: 19K04460
• 负责人: 甲斐 健也
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: Tokyo University of Science
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19K04460/
• 关键词: ジャストインタイム制御; ジャストインタイムモデリング; ビッグデータ; データベースド制御; 自動運転; 車; モバイルロボット; マルチコプタ; モデル予測制御

本年度は本研究課題の４年目であり，１～３年目に構築した研究成果を基盤とし，さらなる発展的な研究成果の導出を目的とした．実施した研究テーマとしては以下が挙げられる．(1)ジャストインタイム制御法の応用可能性を示すために，実機のモバイルロボットを制御対象とし，データベース作成ならびに経路追従制御法を開発した．特にモバイルロボットが滑らかに目標点間を移動可能となるために，「予測型ジャストインタイム制御」を新たに提案し，動きを予測・修正しながら繰り返しジャストインタイムモデリングを行うことを目指した．実機実験の結果，モバイルロボットが滑らかな動作かつ少ない誤差で経路追従することが確認できた．(2)ジャストインタイム制御法をロボットマニピュレータのPoint-To-Point制御問題へと適用した．ロボットマニピュレータの制御においては逆運動学問題が知られており，目標の手先位置を実現するアーム角度が一意に決定しないという問題点が存在する．そこで，データベースから近傍データを抽出する際に不適当なデータを除外する機構を設定し，アーム角度ならびに制御入力を一意に決定するような手法を提案し，シミュレーションによって有効性を確認できた．(3)ジャストインタイム制御法の応用範囲を広げるためにゲーム分野への展開を考え，比較的複雑度が低く，ルールが簡潔な「リバーシ」を対象として，ジャストインタイム制御の適用を行った．過去のリバーシの対局データをデータベース化し，それを用いてジャストインタイム制御を行うことによって，局面ごとの次の手を導出する手法を提案した．従来のコンピュータと対戦を行った結果，ある程度の強さを持つ戦略を構築することができ，ジャストインタイム制御法の他分野への応用可能性を得ることができた．

This year, the research results of this research project are based on 4 years, 1~3 years, and the research results are exported to the future. The following is a summary of the results of this study. (1)The possibility of using the system control method is shown in this paper. The system control method is developed in the process of creating the system control method. The target point may be moved between the target points. The target point may be moved between the target points. The target point may be moved between the target points. The target point may be moved between the target points. As a result of the implementation of the machine, the error of the error. (2)Point-to-Point Control Questions The problem of inverse kinematics is known, the initial position of the target is realized, the angle is determined, and the problem point exists. In addition to the inappropriate settings, the angle of rotation and the driving force are determined by the intention to propose a method to confirm the effectiveness of the system. (3)The range of application of the system is different from that of the system. The complexity of the comparison is lower. The simplicity of the system is different from that of the system. In the past, we have proposed a new method for the development of the situation. The results of the study show that the degree of strength of the system is strong, and the system structure is strong, and the system structure is strong.

项目成果

超離散交通流モデルに対する渋滞抑制のための深層学習に基づく知的信号機制御

基于深度学习的智能交通灯控制，用于超离散交通流模型的拥塞控制

• 发表时间: 2022
• 作者: 青木悠紀;甲斐健也
• 通讯作者: 甲斐健也

ジャストインタイムモデリングに基づくモバイルロボットの自動経路追従制御と実験的検証

基于即时建模和实验验证的移动机器人自动路径跟踪控制

• 发表时间: 2022
• 作者: 宮垣津将一;甲斐健也
• 通讯作者: 甲斐健也

平均場結合を用いた複数の区分的アファイン振動子の同期法と同期可能条件

利用平均场耦合实现多个分段仿射振荡器同步的同步方法和条件

• 发表时间: 2022
• 作者: 堀江真平;甲斐健也
• 通讯作者: 甲斐健也

ジャストインタイムモデリングに基づくマルチコプタの自動ホバリング制御

基于即时建模的多旋翼自动悬停控制

• 发表时间: 2019
• 作者: 加倉井遥平;甲斐健也
• 通讯作者: 甲斐健也

Traffic Signal Control for a Burgers’ Cellular Automaton Traffic Flow Model with Right and Left Turns Based on Particle Swarm Optimization

基于粒子群优化的左右转弯汉堡元胞自动机交通流模型的交通信号控制

• 发表时间: 2022
• 作者: Chen Zhang;Ryohei Funaki;Junichi Murata;桜間一徳;Tatsuya Kai and Munehiro Sato
• 通讯作者: Tatsuya Kai and Munehiro Sato