測地距離場に基づく五軸連続スキャン手法による多入口内壁表面検査 背景紹介 工業応用において、多入口内壁（MEI, Multi-Entrance Inwall）表面は、その複雑なトポロジー構造と潜在的な衝突リスクにより、正確な検査が常に課題となっています。従来の点検方法では効率が低い一方で、近年開発された五軸連続スキャン技術は、検査効率を大幅に向上させ、大面積かつ複雑な表面の検査に新たな可能性を提供しています。しかし、現在の五軸連続スキャンのパス計画は依然として人手に大きく依存しており、特にMEI表面の場合、複雑な衝突シナリオと多入口構造により、自動化されたパス生成が特に困難です。そこで、本研究では測地距離場（GDF, Geodesic Distance Field）に基づく新しい手法を提案し...

状態自己学習に基づく分散型インテリジェント制御方法とそのカスケードプロセスへの応用研究 学術的背景 プロセス産業において、多反応器カスケード操作は顕著な特徴です。しかし、多反応器カスケードプロセスにおける正確かつグローバルなモデルの構築には多くの課題があります。反応器の複雑な動的な運転状態や、前後の反応器間の結合関係により、プロセス全体の精密制御は非常に困難です。従来のPID制御（比例-積分-微分制御）やファジー制御などの方法は、単一変数および単一ループの制御プロセスでは良好な性能を発揮しますが、多反応器カスケードシステムの協調制御には対応できません。モデル予測制御（Model Predictive Control, MPC）はプロセス産業で広く応用されていますが、大規模かつ非線形なカスケー...

複数のドローンを用いた効率的な分散型時系列プランナーによる時空間的な山火事予防制御 学術的背景 山火事は、世界的に生物多様性と資源の持続可能性に対する重大な脅威であり、特に初期段階で未制御のままであれば、その規模は急速に拡大し、深刻な生態系の破壊を引き起こす可能性があります。近年、無人航空機（Unmanned Aerial Vehicles, UAVs）を活用した多ドローンシステムが山火事予防制御の分野で徐々に導入され、主に人間が危険な環境にさらされるリスクを低減し、緊急対応の効率を向上させるために用いられています。しかし、これまでの研究は、検索、監視、または消火といった単一の段階に限定されることが多く、複数のドローンの協調タスクに関する包括的な研究は不足しています。特に、資源が限られ、ドロ...

無人水上ビークル（USV）のモデル予測制御の新手法：確率的ニューラルネットワークに基づくMBRLフレームワーク 学術的背景 無人水上ビークル（Unmanned Surface Vehicles, USV）は、近年海洋科学分野で急速に発展し、海洋輸送、環境モニタリング、災害救援などのシナリオで広く活用されています。しかし、USVの制御システムは依然として多くの課題を抱えており、特に複雑な海洋環境での外部干渉への対応能力が問題とされています。従来のモデルフリー強化学習（Model-Free Reinforcement Learning, MFRL）手法は特定のタスクでは良好なパフォーマンスを示すものの、大量のデータとシミュレーショントレーニングに依存しており、不確実な環境に対するロバスト性に欠け...

観測信頼度推論に基づく制限学習ネットワークを用いた少数サンプル劣化モデリング 学術的背景 複雑なエンジニアリングシステムにおいて、複数のセンサーが機器の劣化プロセスを監視し、残存寿命（Remaining Useful Life, RUL）を予測するために広く使用されています。しかし、サンプル数が限られている状況では、予測性能を確保することは依然として課題です。少数サンプルのシナリオでは、センサーデータに含まれる不一致な観測値（discordant observations）が大きな不確実性を引き起こし、経験的損失と期待される損失の間に大きな乖離が生じます。さらに、学習された劣化モデルは限られたサンプルに過剰適合（過学習）しやすく、モデルパラメータの分布に偏りが生じ、未見のサンプルに対する汎化...