Stochastic Optimal Control of Unmanned Aerial Vehicles Against Cyber Attacks in the Presence of Uncertainty

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本年度は，昨年度に続き不確実性を考慮した最適制御アルゴリズムの開発を進めた．気象予報や機体性能モデルの不確実性を考慮し，最適制御アルゴリズムの中で，これらの不確定性が航空機の飛行軌道に与える影響（飛行軌道の期待値や分散等）を定量化する．気象予報の不確定性には，アンサンブル予報と呼ばれる，初期条件や大気パラメータに異なる摂動を与えた多数の数値気象予報結果を用いた．ここでは，21通りの数値気象予報を用いることで，気象予報の不確定性の影響を定量化する．また，機体性能モデルの不確実性には，飛行データから推定した確率分布で表される機体性能モデル（他研究成果）を用いた．機体性能モデルの確率分布は4000点のサンプル点から構成されるが，arbitrary polynomial chaos expansion (PCE) を適用することにより，91点のサンプル点のみにより，機体性能モデルの不確実性の影響を定量化することが可能となる．arbitrary PCEを組み込んだ最適制御アルゴリズムにより，計算負荷を低減することが可能となった．また，無人機・有人機が同一空域内を飛行する運航を想定した問題設定を考え，無人機・有人機混在運航を模擬するシミュレーションを構築した．本年度は，無人機の最適制御に不確実性を考慮せずに，確定論的な最適制御を行い，有人機の保護空域（無人機の飛行禁止空域）を回避するように，無人機の最適経路を生成した．次年度は，本年度に構築した不確実性を考慮した最適制御アルゴリズムを適用することで，無人機・有人機混在運航における無人機の最適制御を行うことを計画している．