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研究室の活動内容
研究室研究実施方法(研究報告会・ゼミ等について)

知能システム研究室では,研究グループごとに週間研究研究報告会を週1回、修士学生の研究進捗報告会を同じく週1回実施します。 研究グループごとの報告会では、先週までの実施内容と問題点等を報告します。問題点や疑問点などをこの報告会で検討、議論し 来週までに行うことを決定します。修士研究進捗報告会では研究報告書に基づき、実験データ解析、提案する方法の考えや原理の説明および実験で明らかに なった問題点などを検討していき次週までの実施内容を決めていきます。また我々の研究室では、提案法や使用するコマンドなどの原理を理解するために、「専門ゼミ」と呼んでいる理論の勉強も併せて実施しています。 近年では、「モデル予測制御ゼミ」、「SLAMゼミ」、「ビジュアルサーボゼミ」などを実施しています。
 研究グループとして、(G1) 運転者の特性を生かしたHybrid Electric Vehicle(HEV)の高効率運転動システムの開発、(G2) スマートファクトリを目指した   自立運搬ロボットシステム;SG1) 環境地図を利用した柔軟運搬目標位置対応可能なロジスティックシステム、SG2) レベル4を目指した自動運転のための 移動者の行動予測とその回避動作、(G3) 自立型UAV飛行制御と農産業の自立化システムの構築、(G4) 極値探査制御などを対象としたデータ駆動型制御設計法の確立 があり、この目的に対して中期目標を定めて研究開発を実施しています。
 学部生は修士学生と共にグループごとに実験装置の操作方法,制御・動画像処理プログラム開発,動作アルゴリズムの理論の理解およ びデータ解析と報告書作成方法を習得しながら卒業研究を行っていきます。修士課程では,卒業研究での問題を発展させて,従来法では うまくいかない点に対して新しい方法を提案し,実験を通して有効性を示していきます。8月初旬には研究室合宿で研究中間報告会を行い, 前期までの研究成果を発表します。研究のアイデア等は週2回実施の各研究グループごとのミーティングや研究報告会を通して,議論を しながら教員のアドバイスを参考に各自が提案をして進めていきます。
 修士学生は平均して修士1年では前半に卒業研究をまとめた内容で1回、後半に1回の合計2回,修士2年で国際学会1回を含む2回 - 3回の 発表を目標に行っています。 一方,修士課程進学の4年生は9月初旬の電気学会東京支部開催の学生発表会で前期までの卒研内容の発表を行います。
なお,研究活動情報に学会発表などの情報が掲載されています。

知能システム研究室では以下のゼミ・研究報告会を行っています。
  1. 修士研究進捗報告会(週1回) 

  2. 研究グループごとの研究報告会(B4学生+修士学生)(週1回)

  3. SLAMなど推定・予測よび制御方法関連ゼミ

  4. モデル予測制御(MPC)基礎ゼミ

研究内容 (現在の内容に変更します)
G1関連;LPVに基づくHEV駆動部制御
ハイブリット車(Hybrid Vehicle・HV),プラグインハイブリット車(Plug-in Hybrid Vehicle・PHV)など電気モータが駆動部に使用されている自動車の燃費最適化を目的して,新しい制御設計問題を構築します。ハイブリット車のようなエンジンとモータが同時に駆動部に加わるモードでは,制御則の設計や制御パラメータの選択により燃費が大きく変化します。このような制御設計の方法として,制御対象のモデルを求めてモデルに基づいた設計法が有効です。一方,駆動部データに対して充電率(SOC),燃費を評価関数とし制御パラメータを動的計画法などの最適アルゴリズムの利用から決定する,モデルフリー設計法も提案されています。我々の研究室ではモデルフリー型設計法に基づき,SOCの駆動前後で一定に維持する条件を端点制約の最適問題に帰着し,同時摂動法を用いて制御パラメータを決定する方法を提案しています。本方法では関数の変化を区分区間データにより近似し,このデータにより領域分割を行うことで複数初期値を利用します。複数初期値による最適解の探査を行うことにより,より高燃費が可能な制御パラメータの探査確率を高くします。さらに,ステップゲインを加速度変化率に対応して可変にすることで,収束速度の改善を図っています。提案法により設計した制御パラメータを使用することで,通常の同時摂動法によるパラメータに対して燃費が15%上昇した結果が得られました。一方,モデルベース設計法も検討していきます。モデルベース型設計法では,道路状況と道路環境も目的関数に組み込んだオンライン型最適制御設計法のReceding Horizen Optimization(RHO)法をゲインスケジュール型モデル予測制御に利用する方法を提案し,シミュレーションにより有効性の検討を実施していきます。
車輪型運搬車移動制御関連(変更中)
(古い内容です。現在の内容に変更します)
本研究では,柔軟な経路変更を可能とする工場内を移動する 運搬用ロボットの自動制御の構築を目的としています。現在の多くの工場でAuto Guided Vehicle(AGV)と呼ばれている自動運搬車が稼働しています。 しかし,移動経路の主流には磁気テープが使用され,このテープに沿って目的場所へ移動する方式となっています。 その他の方法も,設定されている事前経路上を移動する方法と無線等の組み合わせた経路の移動であるため,経路変更は容易でない問題点があります。 一方で,現在の生産工場(例えば自動車組み立て工場など)では,組み立て工場ラインの変更を行い柔軟な生産を可能にする要求があります。 このような生産ラインを変更する場合,運搬車の移動経路も変更する要求が発生します。そこで我々は,従来のライン型経路ではない, 簡単に経路変更が可能な方法として,移動用マーカーとステレオカメラを使用する方法を提案しています。 カメラを使用することで,障害物回避,狭い生産ライン間の通過を複数センサを使用せず可能としています。 本研究ではカメラをセンサとしたときに問題となる,ハレーションと呼ばれる輝度外乱によりマーカ等の対象の情報欠落状況でも安定して移動を可能とする, ロバスト(頑健)な移動アルゴリズムに基づく制御設計を提案し,実験により提案法の有効性を確認しています。 現在はマーカが見えない位置からの移動を想定した自動走行制御システムに関する研究を主に研究中です。我々は自律で3次元地図作成を行い、この地図を 利用して柔軟に目標移動位置が変更可能となる方法を検討しています。3次元環境地図作成にはSLAM技術を応用します。また工場内など作業者との共有した空間で 安全確実に動かすために、ロボットに搭載されたセンサを利用した自動回避動作方法とその制御方法についても検討中です。現在は3次元情報を 取得可能で環境判断も同時に行える、ステレオカメラをセンサに使用する制御システムを提案し実験を通して検討しています。



車輪型運搬車動画(外乱ありでの通過実験)



移動物体回避実験動画(画像外乱オブザーバ併用)

動画像計測・認識関連
自動車運転中の運転者の頭部計測装置の開発を行っています。計測装置には,非接触型デバイスとして,ステレオカメラを利用します。顔の移動追跡にはパーティクルフィルターを利用し,計測の特徴点である両目および口を追跡し,この3点より得られる平面ベクトルを利用して顔の変化角度を計測する方法を装置に組み込みます。また,計測対象の顔領域決定の自動化には,EHOGを利用し,輝度外乱にロバストな認識を組み入れて,計測の自動化を目指しています。その他,EHOGを応用した運搬ロボットのロバスト経路探査法など,動画像での物体認識方法の提案も併せて行っています。



頭部計測動画(ロール・ピッチ・ヨー角)
自律型SLAMおよび地図精度評価法関連(古い内容です。現在の内容に変更します)
柔軟なレイアウト変更が可能であるインテリジェント生産システムの 構築を目指して、自己位置推定と環境地図の同時作成(SLAM)を室内運搬ロボットへ応用することを目指しています。現在はセンサベース+フロンティアベースを融合した 自律型SLAMを提案し、工場内を想定した環境での有効性を確認しています。また工場のレイアウト変更に伴う環境地図変更などを想定し、時間制約付きSLAMに対して 複数ロボットの協調型SLAMについても研究中です。



SLAM実験動画
遠隔操作ロボットの補助装置開発関連 (昨年度までの研究;今年度は未実施)
遠隔操作者が操作しやすいための補助とは何か、どのような補助が 操作にとって有益であるか、を実験データと共に検討を行っていきます。対象の遠隔操作ロボットは2輪独立型車輪ロボットであり、操作に 必要な動作環境は全方位カメラ画像を利用しています。この画像を通常のカメラ画像へ変換することで、左右前後の状況を1台のカメラで 見ることが可能としています。現在はAR(拡張実現)を利用し安全領域を考慮した通過可能空間壁の表示や進行方向情報表示を作成中です。有効性に関しては遠隔ロボットの手動型SLAM実験を通して 確認していく予定です。ARはマーカレスであることが重要のため、提案法ではマーカとしてロボット下部に取り付けたUSBステレオカメラによる前方距離情報を使用します。 今後は運搬や掘削動作などの遠隔動作で必要と考える力フィードバック(フォースフィードバック)など、環境の感覚情報などを取り入れた補助装置の有効性や盲点など の視覚情報なども取り入れた装置開発も実施していく予定です。



遠隔操作実験風景
ビジュアルオドメトリを利用したUAV飛行制御および農業分野への応用に関する研究




UAV飛行実験
ノイズ処理・消音制御関連
(今年度未実施)
走行状態を再現するステレオ音響開発および環境ノイズ除去装置を利用して,運転操作実験環境の構築を目指しています。そのために,室内環境ノイズの低減を行う必要があります。そこで本研究ではアダプティプフィルターを利用した消音装置のため,音源と被験者までのチャネル推定をシステムモデリング手法を応用して設計を行います。従来のシステムモデリングでは,テスト信号としてランダム信号が使われかつ複数実験が必要でした。しかしこのような実験は被験者にとって負担となるため,モデリング推定のテスト回数を低減することは重要な問題となります。そこで,本研究ではFictitious Reference Iterative Tuning (FRIT)をチャネル推定に応用し,モデル設計実験回数低減を提案します。また,得られたチャネルを利用して動的なノイズキャンセラ-を設計し,ノイズ除去装置を開発していきます。
非線形・複雑系のモデル設計 (説明PDF)
本研究では制御設計に必要なモデリング設計の研究を行っています。今までに,車載カメラを利用した自動制御設計のモデリングおよび室内運搬ロボットのモデリングを実施してきました。今後は,4軸ヘリコプターや2輪倒立ロボットなど不安定制御系のモデリングとモデルに基づくロバスト制御設計についての研究を実施します。本研究では主に制御ソフトウェアのMATLABを使用し,シミュレーションと実験を同時に行い,提案法の有効性を検討していきます。
研究室活動情報
2019年度 学会参加等について掲載していきます
2018年度 学会参加等について掲載していきます
 基礎ゼミのテキスト
倒立振子で学ぶ制御工学(2018)(森北出版)、川田昌克編著