システム制御工学研究室（立命館大学電気電子工学科）

研究内容紹介

【システム制御工学とは】

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【主な研究テーマ】

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【システム制御工学とは？】

「制御」のメカニズムは，あらゆるシステムの中に組み込まれており，システムを目的通りに動作させるために必要不可欠なしくみです．ゆえに，「制御」の理論は理工学における基本原理であると言えます．システム制御工学は，種々のシステムにおける「制御」のしくみ（特に，フィードバック制御）を数理的に明らかにし，それを工学的に応用する研究領域です．
システム制御工学は，分野横断的研究領域です．つまり，システム制御工学が提供する問題解決手法は，電気電子工学のみならず，機械工学，航空宇宙工学，情報通信，プロセス工学など様々な分野の問題に適用できるのです．
近年，私達が対象とするシステムはますます大規模かつ複雑となり，様々な分野におけるシステムが複合したものとなっています(例：ロボット，電気自動車，センサ・ネットワーク，スマートグリッドなど）．このような大規模複雑なシステムに対しては，各分野の知識だけではなく，システム制御工学のような数理的な問題解決手法が重要な役割を果たします．
また，システム制御工学が対象とするシステムの大規模化・複雑化に伴い，要求される制御仕様・制御性能やシステムに課せられる制約条件も多様であり，種々の制約の下でシステム全体を安定化しかつ制御性能を最大限に引き出すことが重要な課題となっています．
このような背景の下で当研究室では，様々な制御システムのモデリングと制御に関する幅広い研究教育を行なっています．

【主な研究テーマ】

システム制御の基礎理論
- 最適制御理論
  制御性能を評価関数を用いて定量的に表し，評価関数値を最小化(または最大化)することにより最適なコントローラを設計する制御手法を最適制御といいます．
- ロバスト制御理論
  伝達関数や状態方程式といった数式モデルに基づくシステム解析・設計では，現実のシステムと数式モデルの間に必ずモデル化誤差・不確かさが存在します．モデル化誤差を許容して安定性や制御性能を損なわないような制御系を設計することは，制御工学の中心的な課題であり，モデル化誤差の存在かであっても制御系の安定性や所望の制御性能を維持するための制御手法をロバスト制御といいます．
マルチエージェントシステムの数理と制御
複数のエージェントがネットワーク上に散在し，近接するエージェントとの局所的な情報交換に基づいて各エージェントが分散的に制御することにより，同期・合意形成・フォーメーション等の協調的なタスクを実行するシステムをマルチエージェントシステムといいます．マルチエージェントシステムは，物理学，生物学，センサネットワーク，移動体の編隊制御，分散コンピューティングなど多分野に応用があり，そのための制御理論の構築が期待されています．
当研究室では，マルチエージェントシステムにおける同期や合意形成の原理を動的システムの安定論や代数的グラフ理論を用いて明らかにし，マルチエージェント制御系の設計論に発展させる研究を行っています．
また，本研究の一環として，移動ロボット群のフォーメーション制御，分散型電源の協調制御に関する研究を行う予定です．
同期現象の例：メトロノームの同期実験
振動が台を介して伝わる^＊ことにより，最初バラバラだった各メトロノームが相互作用し同期します．
＊台もわずかに振動しています．

デモ：確率的に切り替わるネットワーク上の非線形エージェントの同期シミュレーション
画面上の４色の◎印は各非線形エージェントの状態を表し，これらが重なれば同期が達成されたことを意味します．エージェント間の通信リンク(黒線)が確率的に切り替わる状況の下で，これら４つのエージェントが同期していく様子をMATLABでシミュレーションしました．通信リンクがつながった時，エージェントは相手のエージェントからの情報に基づいて自分自身を制御しています．

この動画は，以下の研究成果のデモンストレーションとして作成したものです．

K. Takaba: "Output synchronization of passive agents over stochastically switching networks," 44th ISCIE Symposium on Stochastic Systems, Tokyo, November 1,2, 2012.
K. Takaba: "Synchronization of passive agents over stochastically switching networks with imperfect prior information," 45th ISCIE Symposium on Stochastic Systems, Okinawa, November 1,2, 2013.

【研究業績】
電力ネットワークの電力管理・電力取引に対する制御理論的アプローチ
太陽光発電や風力発電などの再生可能エネルギーの大量導入や電力自由化などにより，電力供給網の在り方は大きく変わろうとしています．そのような情勢を鑑み，当研究室では，スマートグリッドにおける電力管理・電力取引のアルゴリズムを分散協調制御の観点から研究しています．特に，再エネや需要の不確定性を補償したマイクログリッドの電力管理・電力取引について，統計的な予測手法と確率的分散協調最適化計算を組み合わせた制御手法を提案しています．

【研究業績】
（エネルギーマネジメント）
- 中島，難波，船引，鷹羽：”ブロックチェーンを用いたマイクログリッドの分散型モデル予測制御," 第64回自動制御連合講演会，発表予定，2021.
- T. Namba, S. Funabiki, and K. Takaba: "Stochastic distributed model predictive control of microgrid with uncertain PV power prediction," SICE Journal on Control, Measurement, and System Integration, vol. 14, no.1, pp. 39-50, 2021. (Open Access)
- T. Namba, S. Yamashita, T. Hatanaka, and K. Takaba: "Distributed microgrid management using passivity-based generalized primal-dual dynamics," Proc. of 3rd IEEE Conf. on Control Technology and Applications (CCTA2019), pp. 635-642, 2019.
- T. Namba, S. Funabiki, and K. Takaba: "Microgrid management with PV power prediction via stochastic distributed optimization," Proc. of SICE Annual Confereonce 2019, pp. 1685-1691, 2019.
- T. Namba, K. Takeda, and K. Takaba: "Dual decomposition-based distributed microgrid management with PV prediction," Proc. of SICE Annual Conference 2018, pp. 964-970, 2018.
- 土師，鷹羽："電気自動車の運行計画とPV発電量予測に基づく家庭内エネルギー管理," 第62回システム制御情報学会研究発表講演会(SCI'18)，京都市，5月16-18日 , 2018.
- 竹田，鷹羽："PV発電量予測に基づくマイクログリッドの確率的モデル予測制御," 計測自動制御学会論文集, vol. 54, no. 2, pp.219-226，2018. (Free Access)
（再エネ・需要予測）
- 利根川，秋野，大橋，福原，鷹羽，島田："順伝播型ニューラルネットワークを用いた需要家群に対する電力需要量予測," 第65回システム制御情報学会研究発表講演会(SCI21), online, 5月26-28日, 2021.
- 秋野，大橋，福原，鷹羽："再帰型ニューラルネットワークによる短期日射量予測," 令和2年電気関係学会関西連合大会, 滋賀県草津市, 11月14,15日, 2020.
- S.Funabiki, K. Takeda, Y.Eda, and K. Takaba: "Modified JIT-based solar irradiance prediction methods," Proc. of 50th ISCIE Int. Symposium on Stochastic Systems Theory and Its Applications (SSS2018), pp. 88-93, 2018. (Free Access)
- 福原，江田，竹田，鷹羽，吉川，天野："Just-In-Time Modelingに基づく日射量予測手法のファジィクラスター分析による改良," 第61回自動制御連合講演会，名古屋市，11月17,18日, 2018.
リチウムイオン蓄電池の充電量推定・劣化診断
近年大容量化が進み広く普及しつつあるリチウムイオン蓄電池の充電量推定・劣化診断に対して，カルマンフィルタやシステム同定などの統計的手法による高精度化の研究をしています．

【研究業績】
- T. Kikuchi and K. Takaba: "Multirate SOC estimation of lithium-ion batteries using constant phase element model," 53rd ISCIE Int. Symposium on Stochastic Systems Theory and Its Applications (SSS2021), 発表予定, 2021.
- 菊地，鷹羽："定位相要素を用いたリチウムイオン蓄電池のマルチレートSOC推定," 第65回システム制御情報学会研究発表講演会(SCI21), online, 5月26-28日, 2021.
- 林，福井，有馬，鷹羽： "電流観測ノイズを考慮した高精度蓄電池残量推定システム," 電子情報通信学会和文論文誌B, vol. J104-B, no.1, pp. 1-9, 2021.
- 小森，鷹羽："リチウムイオン蓄電池の単粒子モデルの内部パラメータ同定," 令和2年電気関係学会関西連合大会, 滋賀県草津市, 11月14,15日, 2020.
- 林，井本，鷹羽，福井："リチウムイオン蓄電池の制約条件付き逐次パラメータ推定," 令和元年電気関係学会関西連合大会，大阪市，11月30日-12月1日，2019.
- Y. Imoto, K. Takaba, L. Lin, and M. Fukui: "SOC estimation of lithium-ion batteries by extended Kalman fixed lag smoother," Proc. of 50th ISCIE Int. Symposium on Stochastic Systems Theory and Its Applications (SSS2018), pp. 83-87, 2018. (Free Access)
- M. Oya, W. Sueki, Y. Hayakawa, K. Takaba, and M. Fukui: "Combined RLS-EKF method for simultaneous SOC and parameter estimations for lithium-ion batteries," ECS Transactions, vol. 80. no. 10, pp. 207-217, 2017.
- L. Lin, H. Ono, M. Fukui, and K. Takaba: "An in situ full charge capacity estimation algorithm for li-ion batteries using recursitve least-squares identification with adaptive forgetting factor tuning," ECS Transactions, vol. 75, no. 20, pp. 111-119, 2017.
- 大矢，鷹羽，林，石崎，河原林，福井： "パラメータ依存状態空間モデルに基づく蓄電池のSOC推定," システム制御情報学会論文誌, vol.29, no.10, pp.433-440, 2016. (Free Access)
- 大矢，末岐，鷹羽，福井： “拡張カルマンフィルタによるリチウムイオン電池のSOC推定法の比較検討,” 電池討論会，幕張，11月30日～12月2日, 2016.
- 林，石崎，鷹羽，福井： "適応的忘却係数調整によるリチウムイオン蓄電池の逐次最小2乗同定," 電子情報通信学会論文誌B, vol.J99-B, no.7, pp. 481-489, 2016.
- L.Lin, K.Takaba and M.Fukui: "An accurate SOC estimation system for lithium-ion batteries by EKF with dynamic noise adjustment," Proc. 15th Int. Symp. on Communications and Information Technologies (ISCIT2015), pp.33-36, 2015.
不確定環境下における移動ロボット群の協調制御・協調推定
- 移動ロボットの自己位置推定と環境マッピング
  不確定環境下で移動ロボットが与えられたタスクを達成するためには，ロボットの自己位置と周りの環境（ランドマーク位置）を正しく認識することが必要である．このための手法をSLAM (Simultaneous Localization And Mapping)という．本研究では，複数のロボットを用いることによって，SLAMの高精度化・高効率化を図る研究を行っている．
  SLAM情報を用いた2台のロボットによる迷路探索シミュレーション
  この動画は，以下の研究成果のデモンストレーションです．
  
  橋本，鷹羽: "SLAM情報を用いた複数ロボットによる効率的迷路探索法," 第63回システム制御情報学会研究発表講演会(SCI19), 2019.
  
  【研究説明動画】
  - A Bayesian approach to distributed optimal filtering over a ring network (学会発表)
  【研究業績】
  - 鷹羽，辻，大橋："環状ネットワーク上の分散型Unscentedカルマンフィルタ," 第3回測位技術振興会研究発表会，online, 9月 2021.
  - A. Tsuji, A. Ohashi, and K. Takaba: "A Bayesian approach to disitributed optimal filtering over a ring network," Measurement: Sensors, vol. 18, article:100223, 2021. (Open Access)
  - K. Kishimoto, K. Takaba, and A. Ohashi: "Moving horizon multi-robot SLAM based on C/GMRES method," Proc. of 2019 Int. Conf. on Advanced Mechatronic Systems (ICAMechS2019), pp. 22-27, 2019.
  - 橋本，鷹羽: "SLAM情報を用いた複数ロボットによる効率的迷路探索法," 第63回システム制御情報学会研究発表講演会(SCI19), 2019.
  - I. Kimoto, K. Takaba: "Effective line-based SLAM with adaptive tuning of particles," Proc. of 2nd IEEE Conf. on Control Technology and Applications (CCTA2018), pp. 1159-1165, Copenhagen, Denmark, August 21-24(23), 2018.
  - 笹岡，岸本，鷹羽："分散型拡張カルマンフィルタを用いたマルチロボットSLAM," 第61回システム制御情報学会研究発表講演会(SCI'17)，京都市，5月24日, 2017.
  - T. Sasaoka, Y. Kishimoto, and K. Takaba: "Multi-robot SLAM via distributed extended Kalman filters," Proc. of 17th Int. Conf. Control, Automation and Systems (ICCAS2017), pp.1661-1662, 2017.
  - T.Sasaoka, I.Kimoto, Y.Kishimoto, K. Takaba, and H.Nakashima: "Multi-robot SLAM via Information Fusion Extended Kalman Filters," Proc. of 6th IFAC Workshop on Distributed Estimation and Control in Networked Systems (NECSYS2016), pp.303-308, 2016. (Open Access)
- 不確定環境下でのフォーメーション制御
  フォーメーション制御は，複数のロボットやビークルを自律分散的に制御することにより，全体としてフォーメーション（編隊）を形成して走行・航行させる制御の枠組です．本研究では，車両型移動ロボット群に対して，障害物が存在したり地面が傾斜しているような悪環境の下でもフォーメーションを形成し協調作業をさせるための新しい制御手法に関する研究を行っています．
  
  重力の影響を考慮した斜面上のフォーメーション制御実験
  この動画は，以下の研究成果のデモンストレーションです．
  
  K. Takubo, S. Miyagawa, and K. Takaba: "Formation control of wheeled vehicles on a slope," Proc. of 18th Int. Conf. Control, Automation and Systems (ICCAS2018), 2018.
  
  小型移動ロボット群のフォーメーション制御実験
  
  障害物回避を考慮したフォーメーション制御実験
  この動画は，以下の研究成果のデモンストレーションです．
  
  宮崎，鷹羽："障害物回避を考慮した移動ロボット群のフォーメーション制御," システム制御情報学会論文誌，vol.28, no.2, pp.50-57, 2015.
  北："障害物回避を考慮した移動ロボット群のフォーメーション制御の実機実験," 卒業研究報告書，立命館大学理工学部電気電子工学科システム制御工学研究室,2015.
  
  【研究業績】
  - K. Takubo, S. Miyagawa, and K. Takaba: "Formation control of wheeled vehicles on a slope," Proc. of 18th Int. Conf. Control, Automation and Systems (ICCAS2018), pp. 114-119, 2018.
  - D.Tsuzuki and K.Takaba: "Vehicle following and formation control of nonholonomic vehicles using time-state control form," Proc. of SICE Annual Conference 2016, pp.1666-1672, 2016.
  - 木本，鷹羽： “エージェント間の距離と角度に基づくフォーメーション制御,” 第60回システム制御情報学会研究発表講演会(SCI'16), 京都， 5月25～27日, 2016.
  - 鷹羽，宮川：斜面上の移動体のフォーメーション制御，第58回自動制御連合講演会，神戸，11月14,15日，2015.
  - 宮崎，鷹羽：“障害物回避を考慮した移動ロボット群のフォーメーション制御,” システム制御情報学会論文誌， vol.28, no.2, pp.50-57, 2015. (Free Access)
  - T. Miyazaki, K. Takaba: "Formation control of mobile robots with obstacle avoidance," Proc. of 14th Int. Conf. Control, Automation and Systems (ICCAS2014), pp. 121-126, 2014.
ドローンの自動飛行制御
ドローンの自動飛行のための基礎研究として，内蔵カメラからの画像フィードバックによる遠隔自動飛行制御、地上移動体とドローンの連携作業のための制御手法に関する研究を行っている．
左右方向

上下方向
画像フィードバックによるQuadcopterの位置追従制御
この動画は，以下の研究成果のデモンストレーションです．

J. Shirai, T. Yamaguchi and K. Takaba: "Remote visual servo control of drone taking account of time delays," Proc. of SICE Annual Conference 2017, pp. 1589-1594, 2017.
T. Yamaguchi and K. Takaba: "Remote tracking control of a quadrotor-type drone subject to uncerrtain time delays," Proc. of SICE Annual Conference 2018, pp. 1137-1143, 2018.

ドローンと地上移動体との連携制御(地上移動体への着陸)シミュレーション
この動画は，以下の研究成果のデモンストレーションです．
最適制御により，ドローン(赤)が所望の進入角度を維持しながら移動する地上移動体(黒四角)の上に着陸している様子がわかります．
Y. Zhou and K. Takaba: "Optimal landing control of an unmanned aerial vehicle via partial feedback linearization," Proc. of ICAMechS2019, 2019.

【研究説明動画】
- Model predictive landing control of an unmanned aerial vehicle via partial feedback linearization (学会発表)
- 3D model predictive landing control of an unmanned aerial vehicle via partial feedback linearization (学会発表)
【研究業績】
- Y. Zhou, A. Ohashi, and K. Takaba: "3D Model predictive landing control of an unmanned aerial vehicle by using partial feedback linearization," SICE Annual Conference 2021, on-line, Sept 8-10, 2021.
- Y. Zhou, A. Ohashi, and K. Takaba: "Model predictive landing control of an unmanned aerial vehicle by using partial feedback linearization," Proc. of the 2020 IEEE Region 10 Conference (TENCON2020), pp. 1159-1164, 2020.
- Y. Zhou and K. Takaba: "Optimal landing control of an unmanned aerial vehicle via partial feedback linearization," Proc. of 2019 Int. Conf. on Advanced Mechatronic Systems (ICAMechS2019), pp.218-223, 2019.
- T. Yamaguchi and K. Takaba: "Remote tracking control of a quadrotor-type drone subject to uncerrtain time delays," Proc. of SICE Annual Conference 2018, pp. 1137-1143, 2018.
- J. Shirai, T. Yamaguchi and K. Takaba: "Remote visual servo control of drone taking account of time delays," Proc. of SICE Annual Conference 2017, pp. 1589-1594, 2017.
- 白井，山口，鷹羽："むだ時間を考慮したドローンの遠隔ビジュアルサーボ制御," 第61回システム制御情報学会研究発表講演会(SCI'17)，京都市，5月25日2017.
- 永野，鷹羽： "ビジュアルフィードバックに基づくクァッドコプターの高度制御,” 第59回システム制御情報学会研究発表講演会(SCI'15), 大阪， 5月20～22日, 2015.
制御系設計のための数値解析手法
制御系設計では，コンピュータを用いて種々の数値計算を実行する必要があります．本研究では，最適制御や安定解析で重要な役割を果たす行列方程式(リカッチ方程式，リャプノフ方程式など)について，大規模システムへの適用を想定した高精度/高効率な数値解法を研究します．
【研究業績】
- A. Ohashi, K. Takaba: "A modified GMRES method for a symmetric solution to Lyapunov equation for multi-agent systems, SICE Journal on Control, Measurement, and System Integration, vol. 12, no. 6, pp. 223-227, 2019. (Free Access)
- A. Ohashi and K. Takaba: "A modified GMRES method for solving large-scale Lyapunov equations for multi-agent systems," Proc. of SICE Annual Conference 2017, pp. 1583-1588, 2017.