研究内容

研究の概要：

システム制御研究室（佐藤研）では，制御工学（システム制御）とその応用に関する研究に取り組んでいます．制御工学は，「時間とともに状態が変化する動的なシステムを，どのようにすれば所望の状態にできるか」を明らかにする学問分野です．動的システムの例として，例えばロボットの分野では移動体（車両系，ドローン）やマニピュレータなどを挙げることができますが，より一般的に微分方程式や差分方程式（漸化式）で表されるシステムを対象として考えることができます．

我々の研究室では，制御工学の中でも特に，非線形な微分/差分方程式でモデル化される非線形システムの制御（非線形制御）について研究しています．例えば，上で挙げた移動体やマニピュレータも非線形システムの一種です．このような非線形システムを対象に，基礎的な理論構築・解析から制御則設計，シミュレーション・実機実験まで一貫した研究を行っています．

研究テーマ設定の方針：

システム制御研究室では，「非線形システムを制御するための新たな理論的・技術的枠組みを構築すること」を目標としています．特に大学院に進学する学生は，3年間（または6年間）で「自身の制御理論」と言えるものを作り上げて欲しいと考えています．
基本的に研究テーマは一人一人個別に設定します．学生の興味・希望と教員の提供できるリソースを元に大まかな研究テーマを設定し，毎週1回の個別ミーティングで教員と一緒に考えながら具体的な研究目標を設定していきます．
具体的な制御対象としてはロボット・メカトロニクス系を扱うことが多いですが，興味があればそれ以外のシステムでも構いません．
システム開発や実機実験はあくまで「提案する制御理論や制御アルゴリズムの有効性を検証する」目的で行うので，モノづくり自体が研究の目的ではない点に注意が必要です．

最近の研究テーマの一例（2026/7/18更新）：

あくまで一例です．詳細は最近の研究業績をご覧ください．

制御バリア関数を用いた安全アシスト制御に関する研究

制御バリア関数（CBF）とよばれる関数を用いて，システムの安全性を保証するためのアシスト制御則を設計する研究に取り組んでいます．ここで言う安全性とは「システムの状態があらかじめ定めた安全集合内に留まり続けること」であり，例えば移動体の衝突回避や障害物回避制御，人間が操作する機械へのアシスト制御など，幅広い応用が期待できます．具体的には以下のような研究を行っています．

● 移動体の安全な軌道追従制御（軌道追従制御と安全アシスト制御の統合設計）

● ドローン（剛体）に対する制御バリア関数設計（安定化＋衝突回避，手動操作に対するアシスト制御など）

● マルチエージェント系の衝突回避を考慮したフォーメーション制御

2026年度は新たに船舶の着岸制御や小型マニピュレータの筋電制御にCBFによるアシスト制御を組み込む研究を立ち上げる予定です．

また，現実のシステムに存在する不確かさや外乱を扱える枠組みを構築することも重要な今後の課題です．

入力制約を考慮した軌道追従制御に関する研究

現実の制御システムには，制御対象保護やエネルギー制約などの理由から，何かしらの「入力制約」が存在します．本研究は，制御リアプノフ関数（CLF）とよばれるエネルギー関数を用いて，入力制約を考慮しながら非線形システムを目標軌道に追従させる軌道追従制御則を提案しています．具体的な応用例として，二輪車両型ロボットや垂直離着陸機の平面モデルであるPVTOLシステムに適用し，シミュレーションにより有効性を確認しています．

今後の研究方針としては，例えば以下が挙げられます：

● 軌道生成やCLFの設計までを含めた，制約下での統一的な制御則設計法の確立

● 経路追従制御への拡張

● 制御則の理論的な性能解析（最適性，ロバスト性，安定化領域など）

● 実機実験による有効性の検証

強化学習に基づいた最適制御に関する研究

制御理論と機械学習の融合テーマとして，最適制御問題を強化学習に基づいて解くアプローチの研究を進めています．特に，システムに入力のノルム制約が存在する場合の学習制御アルゴリズムを提案し，シミュレーションにより有効性を確認しました．フィジカルAIを指向したデータ科学・AI技術と制御理論の融合は非常に重要な研究トピックであり積極的に研究を進めていく予定です．今後の方針としては，例えば以下のが挙げられます：

● CBFとの融合による安全性を考慮したアルゴリズムへの拡張

● データ駆動アプローチとの融合（クープマン解析による情報抽出と学習・制御への応用）

● 現実の制御問題への適用

ここで示した研究はあくまで最近の一例なので，配属後にこの中から研究テーマを選ぶとは限りません．具体的に興味・関心のある分野や内容がある場合は，テーマ設定できる可能性があるので個別に相談してください．例えば，2026年度は新たに交通流制御や船舶の着岸制御，マニピュレータの筋電制御に関する研究テーマを立ち上げる予定です．

実験環境：

提案する制御則設計法の有効性を実験で検証するため，主に移動体（車両，ドローンなど）を用いた実験環境を構築しています（作業中も含む）．

● 小型ドローン：

DJI TelloおよびM5 Stamp Flyを複数台ずつ所有しています．Telloに対してAprilTagに基づいた位置制御システムを構築し，外乱抑制制御や操作アシスト制御の実機実験を行いました．現在はモーションキャプチャ環境での制御に向けて準備中です．M5 Stamp Flyは障害物回避制御の実験に向けて環境構築中です．また，2025年度からは設計製作I, II（4年次必修科目）でもTelloを活用しています．

● 車両型移動ロボット：

軌道追従制御や障害物回避制御などの実験用に，Raspberry Pi Mouse V3, TurtleBot 4, Pi:CO V2（マイクロマウス）などを所有しており，実験環境構築を進めています．

● 電動車いす：ヒューマンアシスト制御実験用にWHILL Model CRを所有しています．デプスカメラを用いた衝突回避制御系（前後方向の1次元）を構築しています．現在は3次元LiDARを搭載した2次元での制御系構築を進めています．

● その他：

上記以外にも小型マニピュレータ（Arduino Braccio）や各種LiDAR，デプスカメラ（Intel RealSense D435i）なども所有しています．

配属希望のB3向け情報(2026年度版)：

ロボット・メカトロニクス学科（FR科）には制御・ロボット関連の研究室が多くあります．配属希望者向けに，システム制御研究室の特徴（だと教員が勝手に思っていること）＋αをまとめておきます．あくまで教員（佐藤）の主観なので，所属学生がどう思っているかは研究室見学時などに直接聞いてみて下さい．

● 教員と議論する機会が多い：

研究については，教員と一対一の個別ミーティングを中心に進めてもらう形にしています．後期は週に1度は全学生と個別ミーティングできるようなスケジュールを組む予定です．また，佐藤はよく研究室に行くので，その際に雑談から研究の話になったりすることもよくあります．また，週に1度はお茶会をしているので，その流れで議論が始まったりすることもあり，気軽に話をしやすい環境だと思います．

●ハードウェア作成がメインではない：

研究テーマ設定の方針にも書きましたが，研究室としての目標は「非線形システムを制御するための新たな理論的・技術的な枠組みを構築すること」なので，実機実験は提案する制御則やアルゴリズムの有効性を検証する目的で行っています．特に大学院に進学する学生は，何かしらのハードウェア開発のみを研究テーマとすることは基本的にありません．ただし，理論＋実験の研究で実験の部分を自身の開発・構築したシステムで行いたいなど，学生の主体的な取り組みや意欲は歓迎します．

● 研究を通じて汎用的な能力・スキルを身に着けることを意識して欲しい：

研究を通じて身に着くスキルや能力は，大まかに研究に直接関係する専門知識や技術と汎用的な能力・スキルに分類できると思います．後者は問題発見・解決能力，新しい知識の修得方法，文書作成，プレゼンテーションなど色々ありますが，個人的には特に研究を通じて「自身がどうなりたいか（理想）」を考え続け，その理想に向かって計画を立て実際に遂行できるようになって欲しいと思っています．研究で身に着く専門知識・技術ももちろん重要ですが，研究室ではこれらの汎用的能力・スキルを身に着けることを強く意識して欲しいと考えています．成果の分かりやすい「役に立つ」研究テーマに取り組みたくなる気持ちも分かりますが，研究は自身を成長させるための機会と捉えて，焦らずに腰を据えて向き合う方が個人的には良いと思います．

Page updated

Google Sites

Report abuse