研究メンバー
講師 中村 幸紀 （Yukinori Nakamura）
助教 池崎 太一 （Taichi Ikezaki）
研究室Webサイト： https://www.cc.okayama-u.ac.jp/imclab/
システム制御理論は社会を支える基盤技術です。その対象分野は機械系にとどまらず、電気/情報/化学系など多岐に渡ります。私たちの研究室では、産業機器やメカトロニクス機器の温度・振動制御、自律移動ロボット群のフォーメーション制御、通信制約を有するネットワーク化制御などの研究を行っています。さらに、電動自転車のパワーアシスト制御、歩行アシスト装置の開発、高齢者の抱え上げ動作の軌道生成など、対象を人にまで広げた人間-機械系に関するテーマにも取り組んでいます。社会のニーズに応え、日常生活をより快適にする制御工学、制御技術の確立を目指しています。
歩容を推定する歩行アシスト装置の開発
装着型歩行アシスト装置
高齢者は筋力の低下が原因で、歩行中に爪先を上げる高さが低くなることが知られています。それにより、わずかな段差でもつまずいてしまい、転倒する恐れがあります。その対策として，歩行時に補助的な力を生成し，爪先を持ち上げるアシスト装置の開発に取組んでいます（右図）。この装置を用いる際には、 歩行動作中の適切なタイミングで支援を行う必要がありますが、歩き方（歩容）は人により異なるため、 支援タイミングの決定は困難です。そこで、人の歩行動作を振動子モデルによって表現し、 EM アルゴリズムと呼ばれる方法で歩容を推定します。
機械学習による移動ロボットの故障検出
フォーメーション走行するロボット群
マルチエージェントシステム理論は、自律的に意思決定を行う複数のエージェントがネットワークを介した情報交換を通して、全体として共通の目的を達成することを目指しています。移動ロボット群によるフォーメーションの形成（右図）、運搬物の協調搬送、ターゲットの協調包囲などへの応用が考えられています。マルチエージェントシステムの合意問題においては、一部のエージェントが故障すると、本来の合意の達成が困難となることがあります。このため、故障の検出と情報の遮断が必要です。機械学習の一つであるSupport Vector Machineを用いて移動ロボットの故障を検出し、適切な合意形成を行う方法の実機検証にも取組んでいます。