知能システム制御研究室 : 情報科学研究科 | NAIST 奈良先端科学技術大学院大学

研究室紹介

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知能システム制御研究室

コンピュータ制御と機械学習によるシステムの知能化

ロボットや移動体（乗り物）など、あらゆる機械・電気システムにはコンピュータ制御が欠かせません。当研究室では最先端のロバスト制御や機械学習の技術を駆使したシステムの知能化に取り組んでいます。

〈教　員〉

教　授：杉本謙二
准教授：平田健太郎
助　教：小木曽公尚、松原崇充

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杉本謙二教授

主な研究テーマ

Control System

アドバンスト・メカトロニクス制御（図1, 2, 3）: 繰り返し制御や遅延フィードバックに代表される、周期性に注目した制御手法の電動自転車のパワーアシストや受動歩行への応用について研究しています。
ロバスト制御理論によるビークル制御（図4）: ロバスト制御理論と、航空機や自動車などのビークル制御への応用について研究しています。
ネットワーク制御システム（図5）: ネットワークを介した制御に特有の通信遅延、パケット棄却の問題を制御理論の観点から研究しています。

図１：大道芸ロボット”SOMENOSUKE”

図２：センサ故障検出、図３：電動自転車のパワーアシスト制御

図4：衝突回避制御、図5：遠隔監視システム

Sensing & Signal Processing

視覚フィードバック・センサネットワーク（図6）: 制御システムのコンポーネントとしてセンシング技術を捉え、ビジュアルフィードバック制御、移動ロボットのためのセンサネットワーキングなどを研究しています。
学習・適応理論のシステムへの応用（図7）: 独立成分分析やフィードバック誤差学習などの知的信号処理と、それらのシステム同定、ロボットマニピュレータ制御、消音フィルタ・機械振動制御への応用を研究しています。

図６：ビジュアルフィードバック制御/active vision、
図７：学習制御によるマニピュレータのひと筆書き

Learning for Control

ヒューマノイドロボットの運動スキル学習（図８）: ヒトのような高度な運動スキルの学習機能を実現するため、最適制御、強化学習について研究しています。
適応的ヒューマンロボットインタフェース（図９）: 機械学習やパターン認識を応用し、生体信号を利用したロボットの制御システムにおけるユーザの個性や癖の影響に頑健な運動意図認識について研究しています。

図８（上図）：学習された卓球スキル
図９（下図）：生体信号によるロボット制御

研究室の魅力

機械や電気といった、情報以外の分野からの学生も歓迎します。それら幅広いバックグラウンドに応じて懇切に指導し、修了までに数理的システム・アプローチに関する十分な素養を身につけてもらいます。面倒見の良い教員が揃っているので、基礎理論から応用実験までじっくり勉強できます。意欲のある学生が多く、お互いに切磋琢磨し視野を広げています。充実した研究生活を送りたい人、自分を高めたい人向きです。

電動アシスト自転車を用いた制御実験

アピール項目いろいろ

社会活動

当研究室ではアカデミックボランティア教育やテーマ提案・コンテスト型実習（いずれも大学院教育改革プログラム支援）などの社会活動も積極的に推進しています。