研究内容

背景

第 6 期科学技術・イノベーション基本計画において，サイバーとフィジカルの融合によって，経済発展と社会的課題の解決を両立する社会「Society 5.0」の実現が，科学技術発展の重要な方向性として位置づけられた．このような社会では，モノ同士が通信・センシングを介してサイバー的につながったネットワークシステムが大規模化することが見込まれている．モノとして，スマートフォン・PC・タブレットに加え，自動車・家電・住宅・ドローン・ロボットなど様々な機器が含まれる．これらが高機能・高効率な社会インフラの基盤となることが期待されている．このような大規模システムの管理には，負荷がシステムの規模によらない「スケーラビリティ」，システムの部分的な故障への耐性「ロバスト性」が求められる．その実現には，モノが通信・センシングによって得られる局所情報のみを用いて「自律分散制御」するための枠組みが必須である．

概要

大規模システムの基盤管理技術を開発するために，理論・応用の両面から自律分散制御系設計に関する研究を行っている．理論研究では，制御理論を軸に，最適化・グラフ理論・群論・多様体論などの数学的ツールによって課題の本質を捉えた理論体系を構築している．応用研究では，群ロボットの実機検証や電力・交通システムへの応用を企業や海外研究者との共同研究で進め，構築した理論の実用可能性を拡大している．この際，制御工学からロボット・電気・交通・情報工学に渡る学際的な活動を進めてきた．今後は，自律分散制御の技術を軸にして，他分野の技術 (ニューラルネットワーク・最適輸送理論・量子計算・量子通信など) との融合で，SDGs の実現に向けて様々な社会課題を解決する技術革新を起こす．さらに，このような技術を利用するためのプラットフォームを整備し，人・機械・環境などの多様なエージェントが協調し価値を創造する新しい社会の実現を目指す．

計画

異種構造をもつエージェント群に対する制御系設計：機械・人・環境の協働に向けて

これまでの大規模システムに対する制御理論の研究の多くは，エージェントの特性が同一であることを仮定していた．この仮定より，システム全体を「エージェントの代表モデル+ネットワークのモデル」という形で縮約できるため，スケーラブルな自律分散制御系の設計が可能であった．しかし，機械 (ロボット，ドローン，自動車)・人・環境 (外部センサ，建物，道路) など，特性や構造が全く異なるエージェントが混在したシステムでは，この仮定が成り立たないため，モデル縮約によるスケーラブルな設計ができない.本研究の目標は，異種エージェント群に対するスケーラブルな制御系設計法を開発し，機械・人間・環境など全く構造が異なるエージェントが協調するためのプラットフォームを実現することである．これは，多様なシステムによる頑強なインフラの開発 (SDGs 9) や多様性のある社会における系統的な組織連携 (SDGs 8) などの工学・社会科学の両方に応用できる技術基盤となる．

プロジェクト

科研費・基盤 (B). 構造異種なエージェント群の制御系設計理論の体系化: 人・機械・環境の協働に向けて. 研究代表者, 2022 年度-2025 年度. 22H01511
共同研究プロジェクト・三菱電機「革新的機械システム・機械デバイス論」. ロバストな自律分散ネットワーク構造, 2019 年度-2024 年度

モビリティ・エネルギーシステムの分散制御技術の確立

Society 5.0 によって実現されるスマートシティでは，様々なモビリティやエネルギーの形態を組み合わせることで，個人の移動と社会の持続可能性を両立することが求められている．その実現のため，電気自動車のワンウェイ型カーシェアリングサービスの普及や MaaS による交通手段の多様化が進められている．このようなシステムは質が全く異なる要素システムの複合体であるため，モデル縮約ができず，スケーラブルな設計が困難になる．本研究の目標は，モビリティ・エネルギーシステムを分散制御するためのスケーラブルな設計法を確立することで，Society 5.0 の理念に基づいた行動を誘発するプラットフォームを実現することである．これによって，クリーンエネルギーの導入促進 (SDGs 7) とそれによる持続可能な輸送システムの提供 (SDGs 9, 11) に貢献することができる．

プロジェクト

共同研究プロジェクト・トヨタ自動車「モビリティ基盤数理の研究」. 動的システムにおける多目的問題点均衡問題の最適化. チームリーダー, 2023 年度-2025 年度

非GPS環境における移動体群によるリアルタイム測位・制御

リアルタイム測位 (位置座標の取得) はスマートフォン・カーナビで日常的に使われており，移動体の自動化のための重要な要素技術である．特に，測量・運搬のために複数のドローンやロボット (移動体群) を自動制御するには高精度な測位が必要である．現在の測位は，主に屋外で GPS を用いるか，実験室でモーションキャプチャなどの外部装置を用いて行われる．これらを利用できない屋内・トンネル・橋脚下などの非 GPS 環境で高精度な測位を得ることは難しい課題である．本研究の目標は，移動体群の分散協調的な測位・制御によって，非 GPS 環境において高精度なリアルタイム測位を実現する技術を開発することである．これによって，場所によらず位置情報を取得する枠組み「測位プラットフォーム」を構築することで，自動車・建設機械・農業機械の自動運転 (SDGs 8) やドローン群によるインフラ点検 (SDGs 9) などに貢献することができる．

プロジェクト

科研費・学変 (A)・公募研究. 非 GPS 環境における移動体群のリアルタイム測位・制御のためのデータ記述子の開発. 研究代表者, 2023 年度-2024 年度. 23H04468
公益財団法人カシオ科学振興財団研究助成基本テーマ 2. マルチロボティック測位システムの開発: リアルタイム測位の普遍化・高精度化が変える未来の情報化社会. 研究代表者, 2022 年度-2023 年度

成果

大規模ネットワークシステムに対する最適な分散制御器の設計理論の構築

既存研究では特定のタスク(制御目的)にのみ対応する分散制御器が設計されていたため，制御器設計に試行錯誤が必要なことや他に高性能な制御器が存在しうることが問題であった．この問題を解決するため，タスクによらず系統的に最適な分散制御器を設計できる汎用的な方法を開発した．具体的には，まず，様々なタスクの達成度を，目標集合 D に対する偏差 V = dist((x1, . . . , xn), D) (ただし，(x1, . . . , xn) は要素システムの状態列，dist は距離関数)によって統一的に表した．次に，V をグラフのクリーク C(完全部分グラフ)へ射影した VC = dist(xC , projC (D))(ただし，proj は射影作用素)の和に取ることで，最適な分散制御器を設計できることを理論的に証明した．制御工学の概念「分散性」がグラフ理論の概念「クリーク」によって本質的に特徴づけられることを世界に先駆けて示した．

プロジェクト

科研費・基盤 (C). 多様なタスクを包括したマルチエージェントシステムの幾何・位相的制御理論の体系化. 研究代表者, 2019 年度-2021 年度. 19K04439
公益財団法人京都大学教育研究振興財団研究活動推進助成. 多様性を考慮した大規模サイバーフィジカルシステムに対する設計論の体系化. 研究代表者, 2018 年度

主な成果

K.Sakurama.Clique-based distributed PI control for multiagent coordination with heterogeneous, uncertain, time-varying orientations. IEEE Transactions on Control of Network Systems, Vol. 7, No. 4, pp. 1712– 1722, December 2020
K. Sakurama and H. Ahn. Multi-agent coordination over local indexes via clique-based distributed assignment. Automatica, Vol. 112, p. 108670, February 2020
K. Sakurama, S. Azuma, and T. Sugie. Multi-agent coordination to high-dimensional target subspaces. IEEE Transactions on Control of Network Systems, Vol. 5, No. 1, pp. 345–358, March 2018
K. Sakurama, S. Azuma, and T. Sugie. Design theory of distributed controllers via gradient-flow approach. In Emerging Applications of Control and System Theory, chapter 23, pp. 313–325. Springer, 2018（書籍）
桜間一徳. マルチロボットの分散協調制御. 養賢堂「機械の研究」, Vol. 69, No. 3, pp. 196–202, March 2017（解説）
桜間一徳. フォーメーション制御. 松野文俊, 大須賀公一(編), ロボット制御学ハンドブック, 第 21.3 章, pp. 682–686. 近代科学社, 2017（書籍）
K. Sakurama, S. Azuma, and T. Sugie. Distributed controllers for multi-agent coordination via gradient- flow approach. IEEE Transactions on Automatic Control, Vol. 60, No. 6, pp. 1471–1485, June 2015

受賞

桜間一徳. 計測自動制御学会 2017 年制御部門パイオニア賞. 研究課題「大規模システムの制御系設計理論の体系化」についての研究業績に対して, 8 March 2017. (制御部門が関与する分野において，今後の発展に大きく寄与すると期待される新規性の高い研究業績をあげた若手の研究者個人に授与される.)

自律移動エージェント群に対する分散制御器の設計理論の構築

自律移動するエージェントが通信やセンシングによってつながりタスクを実行する「自律移動エージェント群」は，応用範囲の広いサイバーフィジカルシステムである．例えば，ロボット群によるマッピング・倉庫管理，ドローン群によるビル点検・荷物搬送，人群の誘導，自動運転車の隊列走行などがある．エージェント同士はセンシングで互いの相対位置を観測するため，得られる情報は自身の位置・姿勢およびセンサの種類・性能に依存する．既存研究では，特定のセンサを対象にしていたため，新しいセンサを考える毎に制御器を再設計する必要があった．この問題を解決するため，センサの種類によらない相対観測に基づく分散制御器の系統的な設計法を確立した．具体的には，まず，相対観測情報をセンサによらず統一的に扱うため，変換集合 M によって x[i] ∈ {M x: M ∈ M} と表現した．次に，目標集合 D のタスクが実現可能であるための必要十分条件が条件式 D = orb(M) (ただし，orb はオービット) であることを導出し，最適な相対観測に基づく分散制御器を設計した．さらに，通信によらない共通座標系の構成法など様々な応用可能性を示し，移動ロボットによる実験で有効性を実証した．本成果は，制御における「相対観測」と達成しうる「タスク」の関係が群論の概念「オービット」で特徴づけられることを世界で初めて示した．

<IDフリー制御によるターゲットアサイメントの実験＞

プロジェクト

共同研究プロジェクト・三菱電機「革新的機械システム・機械デバイス論」. ロバストな自律分散ネットワーク構造, 2019 年度-2024 年度

主な成果

櫻間一徳. 移動体の群制御 III – 群制御理論の応用と発展: 様々な協調制御問題に対する系統的な解法の実現に向けて. システム制御情報学会会誌「システム/制御/情報」, Vol. 67, No. 6, pp. 244–251, 2023（解説）
櫻間一徳. 移動体の群制御 II – 群制御理論の体系化: 様々なタスクと観測情報の統一的な理解に向けて. システム制御情報学会会誌「システム/制御/情報」, Vol. 67, No. 4, pp. 159–166, 2023（解説）
櫻間一徳, 小蔵正輝. 移動体の群制御 I – 移動体の群制御への誘い:なぜ今群制御か. システム制御情報学会会誌「システム/制御/情報」, Vol. 67, No. 2, pp. 87–94, 2023（解説）
櫻間一徳. フォーメーション制御. ロボット工学ハンドブック(第3版), 第 III 5.1 章. コロナ社, 2023（書籍）
K. Sakurama. Unified formulation of multi-agent coordination with relative measurements. IEEE Transactions on Automatic Control, Vol. 66, No. 9, pp. 4101–4116, September 2021
桜間一徳. マルチエージェントシステムの制御:線形と非線形をつなぐ. 計測自動制御学会学会誌「計測と制御」, Vol. 60, No. 5, pp. 357–362, 2021（解説）
K. Sakurama and T. Sugie. Generalized coordination of multi-robot systems. Foundations and Trends in Systems and Control, Vol. 9, No. 1, pp. 1–170, 2021（書籍）
K. Sakurama, S. Azuma, and T. Sugie. Multi-agent coordination via distributed pattern matching. IEEE Transactions on Automatic Control, Vol. 64, No. 8, pp. 3210–3225, August 2019

受賞

櫻間一徳. 計測自動制御学会 2022 年制御部門研究賞(木村賞). 研究論文「Unified Formulation of Multiagent Coordination With Relative Measurements」(IEEE Transactions on Automatic Control)に対して, 9 March 2022. (世界的に顕著な業績を挙げ，制御界に大きな影響度を与えた論文の著者個人に授与される部門の最も栄誉な賞である.)

スマートモビリティの分散制御への応用

スマートフォンやコネクテッドカーによる通信・センシングを利用した次世代交通システム「スマートモビリティ」では，渋滞・事故など交通問題の解決や新しいサービス形態 (MaaS: Mobility as a Service) の創発が期待されている．数理・情報科学を活用したスマートモビリティの研究を多面的に進めるための研究を進めた．特に，ワンウェイ (乗り捨て) 型カーシェアリングサービスにおける車両の偏在問題を解決するため，スタッフによる車両の再配置や動的料金による顧客の誘導の仕方を様々な数理的ツール (合意制御・スパース制御・Wasserstein 距離・事象駆動型分散最適化・DC 計画など) を利用して決定する方法を提案した．その中で，ステーション同士の局所的な通信で最適な動的料金を決定する分散型の料金設定則を導出し，豊田市のカーシェアリングサービス「Ha:mo TOYOTA」のデータを用いて有効性を検証した．次に，渋滞緩和のための交通システムの分散制御についての国際共同研究を実施した．信号機が近隣の車両および他の信号機と通信することで，青信号の時間を決定する分散モデル予測制御法を提案した．本成果は，モビリティ社会における数理・情報科学の役割を示し，今後の研究を方向付けた．

プロジェクト

共同研究プロジェクト・トヨタ自動車「モビリティ基盤数理の研究」. 動的システムにおける多目的問題点均衡問題の最適化. チームリーダー, 2023 年度-2025 年度
共同研究プロジェクト・トヨタ自動車「モビリティ基盤数理の研究」. ダイナミクスを持つネットワークシステムに対する制御系解析・設計理論の体系化. チームリーダー, 2020 年度-2022 年度

主な成果

K. Sakurama, K. Kashima, T. Ikeda, N. Hayashi, K. Hoshino, M. Ogura, and C. Zhao. System-control-based optimization of one-way car-sharing services. In Advanced Mathematical Science for Mobility Society. Springer. (In Press)（書籍）
K. Sakurama. Optimal control and station relocation of vehicle-sharing systems with distributed dynamic pricing. IEEE Open Journal of Intelligent Transportation Systems, Vol. 4, pp. 393–405, May 2023
N. Hayashi and K. Sakurama. Communication-aware distributed rebalancing for cooperative car-sharing service. IET Control Theory & Applications, Vol. 17, No. 7, pp. 850–867, April 2023
C. Zhao, K. Sakurama, and M. Ogura. Optimization of buffer networks via DC programming. IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, Vol. 70, No. 2, pp. 606–610, February 2023
櫻間一徳, 吉澤真太郎. モビリティ基盤数理とカーシェアリングサービスに対する数理的アプローチ. システム制御情報学会会誌「システム/制御/情報」, Vol. 67, No. 10, 2023（解説）
V. H. Pham, K. Sakurama, S. Mou, and H. Ahn. Distributed control for an urban traffic network. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol. 23, No. 12, pp. 22937–22953, December 2022
T. Ikeda, K. Sakurama, and K. Kashima. Multiple sparsity constrained control node scheduling with application to rebalancing of mobility networks. IEEE Transactions on Automatic Control, Vol. 67, No. 8, pp. 4314–4321, September 2022

スマートグリッドの分散制御への応用

スマートメーターを備えた次世代電力システム「スマートグリッド」では，需要サイドによる電力制御「デマンドレスポンス」が電力不足や再生エネルギーによる不安定な発電などの電力問題を解決する手段として期待されている．各電気事業者は，スマートメーターを通じて顧客の電力使用量の情報を受信し，価格やインセンティブの調整量を決定し，その情報を送信する．そこで本研究チームは，負荷の高い集中管理を必要とせず，スマートメーター同士の情報交換によってデマンドレスポンスを実現する分散制御法を提案した．技術的には，拘束条件付きの最適化問題を通信を通じて分散的に解くものであり，インバランスが解消されるための必要十分条件がネットワークが強連結グラフであることを導いた．さらに，繰り返し計算を打ち切る現実的な状況下における安定性の解析や電力使用量というプライバシーデータをマスキングする方法の提案を行った．本成果は，住宅数に対してスケーラブルであり，将来のエネルギー問題を解決する実用的な技術として期待される．

プロジェクト

JST・CREST 研究領域「分散協調型エネルギー管理システム構築のための理論及び基盤技術の創出と融合展開」. 研究課題「太陽光発電予測に基づく調和型電力系統制御のためのシステム理論構築」. 主たる共同研究者, 2015 年度-2019 年度
科研費・基盤 (C). 大規模ネットワークシステムの完全分散最適化理論の体系化と社会システムへの応用. 研究代表者, 2015 年度-2017 年度. 15K06143
JST・CREST 研究領域「分散協調型エネルギー管理システム構築のための理論及び基盤技術の創出と融合展開」. 研究課題「リアルタイムプライシングの設計原理」. 主たる共同研究者, 2013 年度-2014 年度

主な成果

K. Sakurama. Control of large-scale cyber-physical systems with agents having various dynamics. IEEE Transactions on Big Data, Vol. 6, No. 4, pp. 691–701, December 2020
K. Sakurama and H. Ahn. Network-based distributed direct load control guaranteeing fair welfare maximization. IET Control Theory & Applications, Vol. 13, No. 17, pp. 2959–2968, November 2019
特許第 6433062 号, 特願 2014-239059, 出願日:2014.11.26, 登録日:2018.11.16, 発明者:櫻間一徳, 発明の名称:情報処理装置、情報処理方法およびプログラム, 出願人:国立大学法人鳥取大学 (統計情報を取得する際に生じる個人情報の流出を防止するための新しい情報収集アルゴリズムを開発)（特許）
K. Sakurama. Distributed flow network control with demand response via price adjustment. Neurocomputing, Vol. 270, pp. 34–42, December 2017
K. Wada and K. Sakurama. Privacy masking for distributed optimization and its application to demand response in power grids. IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 64, No. 6, pp. 5118–5128, June 2017
K. Sakurama and M. Miura. Communication-based decentralized demand response for smart microgrids. IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 64, No. 6, pp. 5192–5202, June 2017
K. Sakurama and M. Miura. Distributed constraint optimization on networked multi-agent systems. Applied Mathematics and Computation, Vol. 292, pp. 272–281, January 2017
桜間一徳. 大規模システムのネットワーク分散最適化. 計測自動制御学会会誌「計測と制御」, Vol. 56, No. 12, pp. 949–954, December 2017（解説）
桜間一徳, 三浦政司. スマートメーターの通信ネットワークを活用したデマンドレスポンス. 日本工業出版「クリーンエネルギー」, Vol. 26, No. 5, pp. 31–34, May 2017（解説）
M. Miura, Y. Tokunaga, and K. Sakurama. Graphical and scalable multi-agent simulator for real-time pricing in electric power grid. Artificial Life and Robotics, Vol. 21, No. 2, pp. 181–187, June 2016

受賞

桜間一徳, 三浦政司. 計測自動制御学会 2015 年制御部門大会賞. 研究発表「マルチエージェントシステムの制約付き分散最適化とリアルタイムプライシングへの応用」(第1回制御部門マルチシンポジウム)に対して, 6 March 2015. (制御部門が主催する年次大会において，分野における発展に寄与するところが大きく，優れた研究発表を行った登壇者個人と団体に授与される.)
K. Sakurama and M. Miura. The 20th International Symposium on Artificial Life and Robotics Best Paper Award. 研究発表 Distributed Optimization based on Networked Multi-agent Systems and Its Application to Negotiation-based Real-time Pricing に対して, 19 January 2015. (To recognize the most outstanding paper presented at the Symposium, based on the quality of the written paper and of the oral presentation)
桜間一徳. 計測自動制御学会 2014 年制御部門大会賞. 研究発表「分散制御とリアルタイム料金によるネットワークフロー制御」(第 13 回制御部門大会)に対して, 6 March 2014

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