ロボット工学セミナーのご案内
主　催：（社）日本ロボット学会
協　賛：計測自動制御学会，精密工学会，電気学会，電子情報通信学会，土木 学会，日本機械学会，
（予定）日本ロボット工業会，農業機械学会，自動化推進協会，バイオメカニ ズム学会，産業技術連携推進会議，機械・金属連合部会／福祉技術部会，機械技 術協会，応用物理学会，人工知能学会，日本神経回路学会，システム制御情報学 会，情報処理学会，日本人間工学会，日本時計学会，日本バーチャルリアリティ 学会，日本設計工学会，日本コンピュータ外科学会

第58回シンポジウム
ロボットに使える先端制御　〜未来を予測してエレガントに〜

本セミナーは好評につき定員分集まりましたので，申込受付を締め切りました． 誠にありがとうございました．

日　時：

 2010年7月21日（水）10:00〜17:30

会　場：

東京工業大学　大岡山キャンパス　西8号館E棟10階 1001号室
アクセス：東急目黒線・東急大井町線「大岡山」下車徒歩1分

定　員：

50名（定員になり次第締め切ります）

参加費：

会員／協賛学会員 ８，４００円，学生 (一律)４，２００円，会員外 １ ２，６００円（税込）

口　上：

モデル予測制御はコンピュータを活用して未来を予測することにより，時々刻々と変化する環境の中を移動する移動ロボットや，アクチュエータに制約があるマニピュレータ等，現実的なロボットに使える制御としての応用が進められています．本セミナーでは著名な講師をお招きし，モデル予測制御の基礎的な考え方から使い方までを分かりやすく解説して頂きます．また，実際にモデル予測制御を活用する際に必要となる状態推定の方法や，自動車への応用事例などの最先端の話題までお話いただく予定です．制御は一度勉強したけれども復習しておきたい方，予測制御を基礎から身に着けたい方，開発中のロボットに最新の制御方式の導入をご検討の方には絶好の機会です．最後に東工大のロボット研究室の見学を予定しておりますので，ふるってご参加ください．


オーガナイザー：伊達　央（防衛大）

講演内容：

10:00-10:05

＜開会挨拶・講師紹介＞

10:05-12:00

第1話　モデル予測制御

慶應義塾大学　足立　修一

・第１部 10:05-11:00　現代制御からモデル予測制御へ
・第２部 11:05-12:00　モデル予測制御の考え方
モデル予測制御は時間領域における最適制御の一つの解法なので，いわゆる現代制御理論の後継であると考えられる．これは周波数特性を重視したロバスト制御が古典制御理論の後継であることと対照的である．そこで，第１部では状態空間に基づく現代制御理論を簡潔に紹介し，その問題点を明らかにする．
　第２部では，簡単な一次遅れ系の制御対象を例にとって，モデル予測制御の基本的なアイディアを丁寧に説明する．特に，一致点，内部モデル，後退ホライズン方策，制約条件への対処などについて詳しく説明する．さらに，モデル予測制御の定式化と一般的な解法について説明する．モデル予測制御はモデルベースト制御方式であり，制御対象のモデリングの重要性についても解説したい．

12:00-13:00

＜休憩（昼食）＞

13:00-14:00

第2話　予見制御・モデル予測制御の新展開

首都大学東京　児島　晃

予見制御・モデル予測制御は，目標値の予見情報と対象の制約を適切に考慮できる制御法として知られ，現在までにメカトロニクス系への応用を意図した多くの成果が整備されてきた．本講義では，これらの制御法の中から1) H∞予見制御法， 2) モデル予測制御則のオフライン設計法を題材に選び，設計法とその特徴を明らかにする．
　（概要）
　1) H∞予見制御法: H∞制御法はロバスト性を調節する制御法のひとつであり，予見情報を用いることにより，ビークルの滑らかな軌道追従，マニピュレータの高速制御など，さらに良好な性能を達成することが可能になる．本解説ではH∞予見制御則の設計法と特徴を述べ，設計例を紹介する．
　2) モデル予測制御則のオフライン設計法: モデル予測制御法は，制御系の制約を陽に考慮できる有力な制御法であり，同時に計算負荷の高いアルゴリズムを実装しなければならない課題を有している．本解説では，マルチパラメトリックプログラミングを用いたオフライン設計法について述べ，モデル予測制御則を等価な非線形ゲインにより実装する手法を解説する．

14:10-15:10

第3話　ロボット制御におけるカルマンフィルタ 〜拡張カルマンフィルタを超えて〜　

東京工業大学　山北　昌毅

状態空間法を基本としたモデル予測制御には，現在の状態量を正確に把握することが重要となる．特に，単なる安定化や目標値追従だけではなく，入力の飽和や状態の拘束を考慮したモデル予測制御では特に状態を正確に知ることが重要となる．しかし，センサによって全ての状態量を計測することは実用上難しい場合が多く，その場合にはなんらかの手法によって状態量を推定する必要がある．本講義では，確率システムの状態推定の立場から，状態推定の基礎から最近の話題までを網羅的に解説する．具体的には，離散時間のカルマンフィルタの基礎から，パーティクルフィルター，UKFやEnKFの基本的な考え方を説明した後，状態拘束を持つ非線形システムの状態推定への応用，サンプリング周期が大幅に異なるセンサ情報の取り扱いなどを，ロボットシステムの状態推定やSLAMへの応用例を用いて解説する．
15:20-16:20

第4話　モデル予測制御による自動車の自律化研究へのアプローチ
  日産自動車株式会社　西羅　光
  近年の自動車には自動化の進んだ走行制御システムや外界認識センサの搭載が進んでおり，外部の状況を認識して状況に適した行動を取れる高度な自律性を備えた移動ロボットさながらのクルマの実現に向けた研究が活発に行われている．熟練ドライバーが効果的に未来を予測しながら巧みな運転をしているように，自動車の自律化を進める上でも予測情報の活用は性能向上に不可欠な課題であり，系統的に予測情報を組み込めるモデル予測制御は様々な自動車応用が試みられている．本講演では，自動車の障害物回避問題を取り上げて具体的なモデル予測制御の適用事例を紹介する．移動ロボット研究でもしばしば用いられる人工ポテンシャルフィールド法とモデル予測制御を組み合わせることで予測を活かした適切な回避経路が生成される例を通して，簡潔な制御仕様記述を基に高品質の制御目標値を算出できるモデル予測制御のメリットを解説する．
16:20-16:25 ＜閉会挨拶＞
16:30-17:30 ＜移動・見学会＞
  東京工業大学機械制御システム専攻　山北研究室
東京工業大学機械制御システム専攻　三平研究室
東京工業大学機械宇宙システム専攻　広瀬・福島研究室

（申込方法）
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