切り替えファジィシステムに対するセキュア有限時間フィルタ設計研究 学術的背景 現代の制御システムにおいて、切り替えシステム（switched systems）とファジィシステム（fuzzy systems）は、複雑な非線形動的問題を扱う際の有効性から広く注目を集めています。しかし、ネットワーク化システムの普及に伴い、システムはセンサー故障やネットワーク攻撃（スケーリング攻撃、scaling attacks）の脅威に直面しています。センサー故障はシステムの性能低下を引き起こす可能性があり、スケーリング攻撃は伝送データの比率を変更することでシステムの安定性を損ないます。そのため、センサー故障とネットワーク攻撃の両方に対応できる強力なフィルタの設計が重要な研究課題となっています。 本論文は、離散時...

学術的背景 工学や材料科学の分野において、ロボットマニピュレータの変位と力を正確に制御することは、特に非線形粘弾性変形を示す物体の力学特性を研究する上で重要です。例えば、繊維、航空宇宙、医療、エネルギー生産などの分野では、テキスタイルの力学特性が設計や性能に重要な影響を与えます。従来の引張/圧縮機械は通常、変形速度を制御することで力を測定しますが、この方法では物体の弾性限界、塑性変形、破断点などの重要な変形点を直接観察することができません。この制限を克服するため、近年ではロボットシステムが位置/変形制御による物体の特性評価に使用されています。しかし、微小な力と変形を扱う場合、産業用ロボットには限界があり、高分解能と高帯域幅を備えた圧電ロボットマニピュレータが理想的な選択肢となっています。ただ...

背景紹介 現代のエンジニアリング実践において、アンダーアクチュエートシステム（under-actuated systems）は、構造がシンプルでエネルギー消費が低く、柔軟性が高いという特徴から、クレーン、車輪型倒立振子、蛇型ロボットなどの分野で広く利用されています。しかし、アンダーアクチュエートシステムでは、制御入力の数がシステムの自由度（degrees of freedom, DOF）よりも少ないため、コントローラの設計と安定性解析に大きな課題が生じます。これまでにフィードバック線形化制御、適応制御、ロバスト制御などの多くの制御戦略が提案されていますが、これらの方法は実際の応用において複雑さが高く、モデルの精度に依存するなどの問題を抱えています。さらに、センサーの故障により部分的な状態情報...

学術的背景 複雑ネットワーク（Complex Networks, CNs）は、社会学、工学、自然科学などの分野で重要な役割を果たしており、電力分配、交通调度、多エージェント協力などのシナリオで広く利用されています。しかし、通信パケットロス、センサーノイズ、環境の不確実性などの要因により、ネットワーク内のリーダー（leader）や個々のノードの正確な状態情報を取得することは困難な課題となっています。特に分散システムにおいて、ノードがどのように効果的に状態を同期させてコンセンサス（consensus）を達成するかが重要な問題です。従来の観測と制御方法は、連続サンプリングと計算に依存することが多く、これにより通信コストが増加し、ネットワークインフラに負担がかかります。これらの問題を解決するために、...

学術的背景 現代の複雑なネットワークシステムにおいて、状態推定（state estimation）は、不確実性やノイズに直面する際の重要な問題です。複雑なネットワークは通常、相互に接続された複数のノードで構成され、各ノードの動的挙動は非線形要素の影響を受ける可能性があります。Takagi-Sugeno（T-S）ファジィモデルは、不確実な情報を効果的に捕捉し、複雑なネットワークの非線形動的特性を記述できるため、複雑なネットワークのモデリングにおいて顕著な利点を示しています。しかし、従来の状態推定手法は通常、詳細なノイズの統計的特性を必要とし、実際の応用ではノイズが未知だが有界（unknown but bounded, UBB）であることが多いです。集員推定（set-membership est...

二腕宇宙ロボットの有限時間適応ロバスト軌道追従制御研究 研究背景と問題 宇宙技術の急速な発展に伴い、宇宙ロボットは軌道上サービス、衛星組立、宇宙機燃料補給などの任務においてますます重要な役割を果たしています。しかし、宇宙ロボットシステムは任務を実行する際に多くの課題に直面しており、特にベースアクチュエータの摩擦非線形特性と外部時変擾乱の不確実性は、システムの軌道追従性能に深刻な影響を与えます。従来の制御方法ではこれらの問題を十分に処理することが難しく、特に高精度かつ高ダイナミック性能が要求される任務においてはその限界が顕著です。したがって、これらの非線形摩擦と外部擾乱を効果的に補償し、宇宙ロボットの軌道追従能力を向上させる方法が現在の研究の焦点となっています。 本研究では、二腕宇宙ロボット（...

四足ロボット応用のための柔軟な歩態センサー研究 背景紹介 ロボットが日常生活や産業生産において広く応用される中、特に標準化、持続性、重負荷操作が必要なシナリオでは、インテリジェントロボットの開発がトレンドとなっています。しかし、複雑な環境でのロボット操作には多くの課題があり、例えば救助任務、自動化物流、自律輸送、スマートホームなどの分野で特に顕著です。これらのロボットは作業環境を理解し、自律的に動作する必要があり、その中で機械運動の安定性が重要な要素となっています。従来の安定性を確保する方法としては、正確なセンサーを使用して姿勢や環境を監視し、複雑な制御システムを組み合わせて運動を調整することが挙げられます。しかし、応用シナリオが複雑化するにつれ、既存のセンサー技術ではニーズを満たすことが難...

機械学習に基づく腫瘍臨床試験結果の一般化性評価に関する研究 学術的背景 ランダム化比較試験（Randomized Controlled Trials, RCTs）は抗がん薬の有効性を評価するためのゴールドスタンダードですが、その結果はしばしば現実世界の腫瘍患者に直接適用することが難しいです。RCTsでは通常、厳格な登録基準が採用され、研究対象となる集団と現実世界の腫瘍患者集団との間に大きな差異が生じます。さらに、RCTsにおいて患者の予後リスクに関連した選択バイアスが存在する可能性があり、これが試験結果の一般化性をさらに制限しています。この問題を解決するために、研究者たちはTrialTranslatorというフレームワークを開発しました。これは機械学習モデルを使用して現実世界の腫瘍患者をリス...

世界的高齢化問題が深刻化する中、神経変性疾患（例：アルツハイマー病、Alzheimer’s Disease, AD）の発症率は年々増加しています。脳老化（Brain Aging, BA）は神経変性疾患の重要なリスク要因の一つですが、生理学的年齢（Chronological Age, CA）とは完全には一致しません。従来の脳老化評価法は主にDNAメチル化時計に依存していましたが、この方法では血液中の細胞と脳細胞を分離する血液脳関門（Blood-Brain Barrier）の存在により、脳組織の老化状況を直接反映することはできません。したがって、非侵襲的な手段で脳老化速度（Pace of Brain Aging, P）を正確に評価する方法の確立が重要な研究課題となっています。 本研究は、深層学習...

pth根圧縮遅延和積分ビームフォーミングのパッシブキャビテーションイメージングへの応用に関する研究 学術的背景 パッシブキャビテーションイメージング（Passive Cavitation Imaging, PCI）は、超音波治療中の気泡活動を監視する技術であり、薬物送達や組織破壊（例：ヒストトリプシー、Histotripsy）などの治療シーンで広く使用されています。しかし、既存のPCI技術には、特に遅延和積分（Delay, Sum and Integrate, DSI）ビームフォーミングアルゴリズムを使用した場合、軸方向解像度が低いことやサイドローブアーチファクトが顕著であるといった問題があります。PCIの性能を向上させるために、研究者たちは計算複雑性を大幅に増加させることなく画像品質を改善...