マルチエージェントハイブリッド環境協調ナビゲーション研究: 関係グラフ学習に基づく強化学習の新しいアプローチ モバイルロボット技術は、人工知能分野の進展とともに応用ブームを迎えています。その中で、ナビゲーション能力はモバイルロボット研究の核心的なホットスポットの1つです。従来のナビゲーション手法は、動的環境、障害物回避、複数ロボットの協調タスクに直面した際、アルゴリズムの複雑性、計算資源の消費、モデルの汎化性という問題に直面しやすいです。これらの課題を解決するため、Central South UniversityとZhejiang University of Technologyの研究チームは、関係グラフアテンションネットワーク（Graph Attention Network, GAT）に基...
非線形固定時間強化学習最適化制御によるインテリジェント船舶自動操舵システムの研究 近年、インテリジェント自動操舵技術は自動化制御分野における研究の焦点の一つとなっています。複雑な非線形システムにおいて、特に固定時間内でシステムの安定性と性能最適化を実現するための最適化制御戦略の設計は、制御エンジニアと研究者にとって重要な課題となっています。しかし、既存の固定時間制御理論は、システム状態の収束を実現する際にリソース利用効率とのバランスを考慮していない場合が多く、このため過剰補償または補償不足の現象を引き起こし、システムの定常状態誤差を増加させる可能性があります。さらに、時間制限内での非線形不確実性の推定誤差最小化については、関連研究は依然として少ないのが現状です。したがって、本研究では、この重...
好み予測に基づく進化的多目的最適化を用いたガソリン調合スケジューリング 背景紹介 世界エネルギー市場の変化が続く中、ガソリンの生産および調合プロセスは、ますます多くの課題に直面している。ガソリンは石油産業の重要な製品であり、その調合とスケジューリングプロセスは、製品の品質および生産効率に直接影響を与える。ガソリン調合では、製品の仕様および性能要件に基づき、複数の成分を異なる比率で混合して、さまざまなグレードのガソリンを製造する必要がある。この過程では、オクタン価（Octane Number, ON）、リード蒸気圧（Reid Vapor Pressure, RVP）、鉛含有量、硫黄含有量、引火点など、複数の性能指標を満たす必要がある。これにより、厳格な品質管理が求められるだけでなく、ますます厳...
複数目的動的柔軟ジョブショップスケジューリングにおける画期的研究：多タスク学習による目標偏向の最適化を実現した革新的手法 背景紹介 動的柔軟ジョブショップスケジューリング（Dynamic Flexible Job Shop Scheduling, DFJSS）は重要な組合せ最適化問題であり、製造や倉庫管理などの生産プロセスに幅広く応用されています。例えば、製造プロセスのタスク割り当てや倉庫の注文ピッキング作業の最適化に利用されています。この問題の中心点は、動的な環境下で複数の機械やジョブに対する柔軟なタスク割り当てと操作順序の決定を行い、特定の効率指標を最大化したり時間コストを最小化することにあります。しかし、この問題の複雑さは非常に高く、特にタスクが動的に到着したり機械が故障した場合、従来...
ロボットによる自動化把握姿勢推定分野の新たなブレークスルー——MetaCoorNetネットワーク 学術的背景と研究課題 ロボットの把握は、ロボティクスにおける基本的な課題であり、その核心は、ロボットが環境とインタラクションを行い、物体のピックアップや操作タスクを完了する能力にあります。自動化把握技術は、産業製造、家庭支援、部品組立などの分野で大きな可能性を示しているものの、その適用には多くの困難が伴います。たとえば、把握対象物の形状、サイズ、材質などの多様性や、環境の複雑な要因（遮蔽や照明の変化など）は、把握アルゴリズムの安定性や現実性に影響を及ぼします。また、センサーデータのノイズや機械手自体の複雑な設計も、高精度な把握を実現する上での課題を増加させています。 こうした背景から、把握姿勢推...
有限周波数応答を用いた行列分数記述での構造化システムの識別性とパラメータ推定の難易度 背景紹介 科学研究や工学応用の中で、パラメータ識別は複雑なシステムの理解と制御の中核的な課題の一つである。電力システム、機械システム、または化学反応動力学モデルのいずれにおいても、正確なパラメータ識別は、システム挙動の最適化、誤差の削減、制御性能の向上の基盤となる。しかしながら、システムの複雑性が増すにつれ、従来のパラメータ識別手法は、大規模システムを扱う際に徐々に効果を失い、特に識別問題が高度非線形でありデータ量が膨大である場合には特に顕著である。このため、新たな理論と計算手法の開発が必要不可欠であり、これによりパラメータ識別の過程で遭遇する実践的な課題を解決することが求められる。 近年、パラメータ識別の...
異種指向性マルチエージェントシステムの協調出力調整問題研究：完全分散型モデルフリー強化学習フレームワークに基づくアプローチ 背景紹介 近年、分散制御と最適化の研究は、スマート交通、スマートグリッド、分散型エネルギーシステムなどの分野で広く応用可能性が示されています。このようなシステムでは、複数のエージェントが協力して特定のタスクを達成する必要があり、その中で基本的な研究課題の一つが協調出力調節（Cooperative Output Regulation、以下COR）問題です。この問題は、適切な制御プロトコルを設計することで、マルチエージェントシステムのすべてのエージェントが参照信号を追従し、最終的に追従誤差をゼロにすることを目指します。 しかし、この課題を解決するためには、エージェントの動的...
制約された領域におけるマルチエージェントシステムの時間変化隊形成追尾制御に関する研究レビュー マルチエージェントシステム（Multi-Agent Systems, MAS）の協調および協力制御は、近年大きな注目を集めています。その関心は、多自主水中航行体やマルチローター航空機といったエンジニアリング分野での幅広い応用だけでなく、効率的な自動化、複雑なタスクの達成、資源消耗の削減における可能性にも由来しています。しかし、複雑で動的な実環境では、外部の未知の擾乱への対応、衝突回避、および制約された領域内でのタスク実行など、MASの隊形成追尾制御により高い要求が課されます。 本論文「Observer-based event-triggered formation tracking control ...
深層神経ネットワークを基盤とした微細ナビゲーション顕微手術システム——白内障手術の精度向上への新たな一歩 学術的背景と研究課題 白内障は、世界的に失明の主要原因の一つとされています。現在、超音波乳化術（phacoemulsification）と人工水晶体（IOL）の移植を組み合わせた手術方法が白内障治療の主流となっています。この方法は、患者の視覚品質の向上だけでなく、手術合併症の発生率を効果的に低減することが可能です。しかし、手術の結果は、その精密な操作および眼球の空間的な位置決めと方向性に大きく依存します。手術中において、例えば角膜切開部の位置、嚢膜切開（capsulorhexis）のサイズと位置、さらには人工水晶体の角度が術後の視覚回復に極めて重要な役割を果たします。 現在の眼科手術用顕...
光コヒーレンストモグラフィーとロボット工学の融合：現在の研究と将来の展望 学術的背景 光コヒーレンストモグラフィー（Optical Coherence Tomography、OCT）は、非侵襲的で高解像度の光学イメージング技術であり、その誕生以来、生物医学分野で広く利用されています。OCTはマイクロメートルレベルで組織の構造を可視化することが可能であり、特に眼科領域では、角膜や網膜のイメージングや病気の診断といった応用で大きな成功を収めています。しかし、従来型のOCT装置は通常、静的な環境でのイメージングに使用され、装置の大きさ、視野（Field of View, FOV）、および操作の柔軟性の観点で制約を受けています。動的で複雑な医療シナリオや外科手術への応用では、従来のOCT装置の限界が...