メカトロニクス製品の設計においては，膨大な実験結果から制御系のパラメータを決定する場合があります．本研究室では，大量のデータからメカトロニクス装置にとって最適となるパラメータを決定するため，機械学習の一つであるデータマイニングを利用した制御系設計法を研究しています．

サポートベクターマシン（ＳＶＭ）による倒立振子ロボットの制御

• 倒立振子ロボットに対する状態フィードバック制御のパラメータをＳＶＭにより決定する方法を考案

• 初期コントローラ（製品出荷時の制御パラメータ）では転倒が避けられない外乱に対しても，９０％の確率で転倒しないコントローラを実現可能

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