本論文では，モバイルハプトをハプティックペダルにより遠隔操作を行うための双方向力覚フィードバックシステムの提案を行う。モバイルハプトはその車輪に2個のアクチュエータを有するのに対し，操作を行うハプティックペダルは3個のアクチュエータを有するため，異構造かつ異自由度のシステム間でのバイラテラル制御系を構築する。提案手法により，移動を行う際の路面情報を操作者にフィードバックすることが可能になり，遠隔操作時の現実性，および操作性の向上が実現できる。本提案の有用性は実験により示される。

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本研究では，幅・奥行きの異なる自律全方位移動ロボットのサイズを考慮し，並進運動と回転運動を同時に制御可能なファジィポテンシャル法に基づく障害物回避アルゴリズムを提案する．ロボット形状を考慮し，環境に応じて回転速度を決定することにより，効率的な移動および回避が可能となる．横幅のある自律全方位移動ロボットを対象としたシミュレーションによりその有効性を検証する．

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ランク拘束を課したLMIを用いて、能動フラッタ抑止系の低次元ゲインスケジューリング制御器の設計を示す。

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現代制御理論は，いくつかの仕様を同時に満足する制御器設計が可能であるが，一般に制御器が高次になることおよび計測できない内部状態変数に対する観測器が必要となることから，制御系が複雑になってしまう傾向がある．それゆえ，その実装には，高性能な電子計算機が必要となる．他方，製品の開発製造においては，コスト管理がなされるべきである．これらを考えると，制御システム設計に対する要求は，次のとおりとなる．
１）　得られたシステムは高性能かつシンプル構造であるべき．
２）　設計手法は単純で容易であるべき．
　高次のプラントに対して，現代制御理論に基づいて低次元制御器を設計するいくつもの手法が提案されてきた．著者らも低次元制御器設計手法を提案しており，それは積分型最適サーボに基づくものであった．この手法は，他の手法よりも比較的簡単であり，２つのステップで構成される．最初に制御対象の伝達関数が入力とその微分を伴う拡大された特有の状態空間表現に変換され，次に積分型最適サーボ制御器が設計される．得られた制御器は，状態推定器を必要とすることなく，理論的な安定性を保証し，状態推定器を伴う状態フィードバック制御器と同程度の良い閉ループ系の制御性能を与える．高次微分項を取り除くこと等によって得られる低次元化制御器の有効性はいくつもの数値計算例によって示されてきたが，低次元化する場合の理論的な妥当性は明らかにされていない．しかしながら，もし設計対象プラントを２次に低次元化できれば，この設計手法で得られる制御器は典型的なI-PD制御器となる．他方，２つのモデルの誤差を表すν-gap metricは，その値が小さければ，それらのモデルを伴うそれぞれの閉ループ間の特性が近いことが知られている．そこで，我々は，２段階の制御系設計手法を提案する，すなわち，最初に制御対象とのν-gap metricが小さい２次元プラントを探索し，得られた２次元プラントに対して積分型最適サーボに基づく制御系設計を適用して制御器を得る．
　本稿では，提案する制御器設計手法の小型無人機飛行制御システムへの適用例を示す．また，有効性を示すために，非線形シミュレーションを行う．

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現代の大型構造物の健全性を保つためには定期的な検査が必要となる。そこで、人間に代わり無人で構造物の検査を行うシステムの開発が、検査効率や安全性の向上につながると考えられる。本研究では、屋内環境において搭載カメラから得られる視覚情報に基づく飛行検査システムの開発を目的とする。現在、レーザー測位システムと画像処理を併用し、目標に対し自律航行する屋内飛行システムを開発中であり、現状と得られた成果について報告する。

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ヘリコプタの衝突回避誘導は将来において重要な役割を担うと考えられる。相手機の情報は、気象や通信条件のために常に充分とは言えない。そのために、情報量を増加させる誘導が安全な回避に有効であることを報告した。本稿では、最適な回避と比べて、誘導則の改善すべき点を論じる。

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モルフォロジ画像処理は，集合演算に基づく画像処理手法であり，雑音除去や画像強調，また，細線化などパターン認識の前処理として幅広く用いられてきた．モルフォロジフィルタにおいて，除去もしくは保存される局所的な画像の構造は，フィルタの構造要素によって決定される．しかしながら，画像に対して適応的に構造要素を設計するための手法は，いまだに明らかにされていない．本発表では，構造の発生についてスパース性の事前確率密度を仮定することで，オープニングフィルタのための構造要素を入力画像から推定する方法を提案する．テクスチャ画像に対する実験により，本提案法を用いることでテクスチャ固有の構造が抽出できることを示す．

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ディジタル地図は用途によって様々な縮尺のものが用いられている．これらの縮尺の異なる地図データの作成は，詳細な地図データから簡略地図データを作成することが処理時間や精度的にも難しいため，手作業で行われている．本研究では，簡略地図データの自動作成のための手法を提案し，作成した簡略地図の評価として，ユーザーによるアンケート評価を行い，手法の有効性を示した．

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超音波診断では、不鮮明な画像から必要な情報を抽出するため、医師や検査技師には専門知識と経験が必要とされる。本研究では、画像処理によって心臓が存在する領域を自動認識し、その結果を利用して運動ベクトルを解析することで、心臓の運動機能を自動評価するソフトウェアを開発した。60例以上の心疾患の断層像を適用した結果、医師による診断結果と相関を示し、心臓の診断を補助できる可能性が明らかとなった。

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本研究では，カメラ画像から被写体となる人物の特徴を抽出・関連付けすることで，事件の前兆などの不審な行動を検知する機能を有した監視システムの構築を行う．これまでの属性認識に関する研究では，IDタグやテンプレート画像などが用意されていない被写体の特徴を抽出し，その被写体の種類，状態の推定を行っていた．今回は，属性認識で得られる特徴値を利用した不審行動（不審物の置き去り，置き引き）を検知する機能を実装した．本稿では新たに実装した機能の概要と評価実験の結果を述べる．

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自然界の創造物である生物と人工物である機械との間に深い関わり を見いだし，その共通点と相違点を探るという考え方は，理工学の さまざまな分野において重要な研究アプローチの一つとなりつつあ る．機械システムの設計において生物から学ぶことは多く，生物シ ステムの解明において機械から学ぶこともまた多い． 本オーガナイズドセッション「生物の運動機能の解明と設計」は， 生物および機械システムの両者に共通する基本原理である力学と システム制御理論を主要な柱として，ロボティクス，視覚， ビジュアルサーボ，小脳の運動機能，筋骨格系，アクロ バット制御，ロコモーション（歩行・蛇行・飛行・跳躍等），非線 形制御などを専門とする研究者による講演で構成されている．本講 演では，オーガナイズドセッションの趣旨および全体の展望に ついての解説を行う。

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本発表では，粘弾性特性が未知の柔軟物と接触するスレーブロボットの遠隔制御問題に対して，未知の環境粘弾性を適応的に推定するとともに，推定した環境粘弾性に基づいてスレーブ側に発生する力情報を予測し，むだ時間無しでマスタ側に呈示する一つの適応双方向遠隔制御則を構築する．そして，制御されたシステムの安定性を理論的に議論するとともに，実験により，提案制御手法の有効性を示す．

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本研究では股関節の角度制御のみで歩行を実現するために，歩行ロボットの脚の重量バランスが特定の条件を満たすならば，ある特定のトルク制約の基で股関節を制御することによりかならず歩行が実現されることを明らかにする．つぎに，トルク制約を考慮した制御則を提案し，実機実験により有効性を確認する．さらに，提案手法のエネルギー効率をspecific resistanceによって評価する．

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蟻はフェロモンを用いた他個体との間接的な通信によって群れを構成している．各個体は餌の収集という活動目的を持ち，フェロモンを用いて他個体を誘引し，力の相互作用によって協調運搬という群れの振る舞いを創発する．本研究では蟻の群行動を模した他個体誘引および餌の協調運搬アルゴリズムを提案し，開発したロボット群を用いた実験により，その有効性の検証を行った．

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ヘビロボットとは，受動車輪が取り付けられた連結されたリンク の関節の角速度を入力とすることで制御し，車輪が横滑りしない という拘束条件をもつ非ホロノミックシステムの移動ロボットで ある．本研究では，生物のヘビの動きを模擬した蛇行推進研究とは 対照的に，非線形システムとしての可制御構造の解析に基づいて 推進制御問題へアプローチする．ヘビ型ロボットの運動学モデルは、 リンク数に関わらず2入力の対称アフィンな状態方程式として定式化される。 著者らは，制御方法として入力に周期的な入力を加えることでLie 括弧積に対応する動きを生成するという方法を提案し，また推進が可能な最 小構成である３リンクのヘビロボットの詳細な解析を行ってきた． 本研究ではnリンク型への拡張の足がかりとして４リンクのタイプに着目し， 3関節にしたことによって増えた冗長な形状自由度のふるまいの解析を行う． また提案法の検証を数値シミュレーションおよび実機実験によって行う。

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改良型罰回避政策形成アルゴリズムでは、閾値γを用いて罰基底の判定を行う。一般に、γは、学習結果に大きな影響を与えることが知られている。 これまでは、予備的実験等を通じて、適切なγを事前に設定する必要があった。それに対し本研究では、マルチスタート法を活用し、γを学習する手法を提案する。提案手法を、サッカーの試合におけるパス回しをモデルにしたベンチマーク問題であるkeepawayタスクへ適用し、有効性を確認する。

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強化学習において価値関数は，通常，状態-行動対からなる離散値のテーブル形式で表現される．これを関数近似手法によって連続値に拡張することにより，効率よく学習することが期待できる．本稿では，局所重み付き回帰手法を価値関数近似に用いて，高次元連続状態空間を扱える新たな強化学習アルゴリズムを提案する．このアルゴリズムをロボットの移動障害物回避問題に適用し，シミュレーション実験からその有用性を確認した．

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強化学習は，実用性といった観点から，状態空間や行動空間を予め適切に設計することが難しいことが問題となっている．
この点に留意し，状態空間および行動空間を共に適応的構成する計算モデルにつ いての検討を進めており，本稿では，状態空間を固定し，行動空間に対する適応 的構成を試みるため，Q-learningとActor-Criticを用いた切り替え型の強化学習 法を提案する．

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インターネット上で入手可能なデータ（始値，終値，最高値，最安値，出来高）を用いて，株の売買支援を行うシステムを構築する．本システムでは，ニューラルネットワークを用いており，より高い精度で予測を行うには，上記の入手可能なデータをどのような形で用いれば良いのかについて考察し，株の売り及び買いのタイミングを助言するシステムを開発する．さらに, 株の知識の少ない人に本システムを使用してもらうことで, システムの有用性を検証する．

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本研究では，ニューラルネットワークを用いて，株価の変動の予測を行う．まず，インターネットから入手可能なデータである始値，高値，安値，終値，出来高を元にして，各種の指標を作成する．次に，入手したデータの中の終値を用いて教師値を作成する．そして，作成した指標を入力データとし，対応する教師値を用いてニューラルネットワークにより株価の変動を学習し，予測する．これは株価の変動の傾向を予測するものであり，資産運用の参考データとして利用できると考える．

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本報告では，様々に存在する研究室の形態や運用方式について考察し，どのような姿が理想的な研究室なのかということについて考えてみる．具体的には，筆者がこれまで経験してきたいくつかの形態について紹介し，それらが持つと考えられる良い点悪い点について考察することから浮き出てくる目指すべき研究室の理想像について語ってみる．もちろん，結果は非常に主観的なものになるのでどれだけ普遍性があるかは問わないことにしよう．

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本研究では, 包絡分析法（DEA）の効率分析において, 非効率的と評価された意思決定主体（DMU）に対し, 最小変化でCCRモデルにおいて効率的になるために 実現可能性を考慮した4種類の改善指標を提案する. また, 2次計画に基づいて提案した指標を求めるアルゴリズムを提案する. さらに, 実現可能性を考慮した4種類の効率測定モデルを提案する.

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近年，遺伝的アルゴリズムやparticle swarm optimization（PSO）のような進化型計算法を用いた多目的最適化に関する研究が盛んに行われている．進化型多目的最適化手法は多点探索を行うため，多目的最適化問題における解の概念であるパレート最適解を見つけるのに有効であると知られている．本研究では，PSOによる探索効率を向上させるために，一般化包絡分析法を適用した多目的PSOアルゴリズムを提案し，いくつかの数値例を通じて本手法の有効性を検証する．

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本研究では，多目的非線形計画問題に焦点を当て，Kennedyらによって提案され，加藤らによってその問題点が改良された生物群最適化(PSO:Particle Swarm Optimization)手法を用いた対話型ファジィ満足化手法を提案する．Matsuiらは，対話型ファジィ満足化手法で解かれる拡張ミニマックス問題へのPSO手法の適用において，個体群中の非劣な個体(近似M-パレート最適解)への方向へ移動する個体を導入したPSO手法(MOrPSO)を提案した．本研究では，現世代までのすべての非劣な個体を用いたM-パレート最適性に基づく個体の移動による求解の正確さの改善を試みる．

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本研究では、DempsterとShaferの証拠理論を用いて、人間の知識や入手情報による知識更新を取り扱う。この計算を容易にし知識更新状況を可視化するため、知識更新シミュレータを作成した。ｎ人のエージェント間での情報交換を想定し、結合規則や情報測度を考慮してシミュレーションを実行し、結果を考察する。また、本シミュレータにより人間の知識や信念の移り変わりを視覚的に表現できることを示す。

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市場参入ゲームとは，一定の規模を持つ市場に対して，各プレイヤーが参入するかしないかを選択するゲームである． 従来研究では，数種類の市場状態における被験者実験に対して，複数の機械学習の手法を組み合わせた分析により，マ クロレベルと部分的なミクロレベルの被験者の挙動を説明することに成功している．本研究では，適応型人工エージェントを用いた数種類のシミュレーションにより，網羅的に被験者の学習および意思決定規則を説明する．

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制御工学の教育においては理論の教授と併せて，実システムを用いる実習が有用である．我々は工業高等専門学校の4年次学生を対象として，直流モータ制御の実習プログラムを構築した．この実習プログラムは直流モータ回転角の閉ループ制御を題材とし，オープンソースソフトウェアである Scilab/Scicos を活用して，統一的な GUI 操作によりシミュレーションと実機試験を行える．本稿では実習プログラムの概要を示し，施行状況やアンケート結果について報告する．

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マニピュレータ，コンベア，搬送ロボットなどから構成されるロボットシステムの動作を並行処理プロセスとしてモデル化した．システム全体の仕様に基づいて，各機器に割り当てられたコントローラとコントローラ間の協調によりシステム全体を統合制御するソフトウェアの開発手順を示し，マルチスレッド処理によるコントローラとコントローラ間の通信手順の実現例とその評価について論じた.

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エレクトロニクス製造装置における代表的な機構系である精密ステージの制御系に対してモデルベース開発手法を適用した事例について報告する．本手法では，装置内の機構系，計測系などの制御対象モデルと離散系制御モデルとを含むシステム全体をMATLAB/Simulinkを用いてモデル化し，上流設計工程において，目標とする装置性能を満たすためのシステム最適化を行う．さらに，ここで得られた制御アルゴリズムをMATLAB/Simulinkのコード生成機能を利用してC言語のソースコードに変換し，ステージ制御系ハードウェア上に搭載されたFPGA内のエンベデッドプロセッサに実装する．以上の開発手法により，制御系の開発効率の向上を目的とする．

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本研究では、多倍長計算を行うパッケージ、および、多倍長計算の精度桁を自動調節することで指定された精度で計算結果を得ることができる数値計算パッケージを開発する．そして，多倍長計算と、精度指定可能な数値計算を、SDP(半正定値計画問題)、極配置問題、LQ最適制御問題などの制御系設計に適用し，その有効性を検証する．

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本研究では、システム制御の学習のためのリアルタイム制御実験環境の構築・管理・運用を容易に行うことのできるシステムを開発した。本システムでは、制御系設計支援ツールJamox上で作成したブロック線図から、リアルタイム制御実験のためのソースコードを生成することができるので、制御系のモデリング・解析・設計・シミュレーションだけでなく、制御実験まで含めた制御系開発プロセスを効率的に学習することができる。

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FF車のABS信号を用いて，タイヤの回転数を計測し，路面の摩擦係数を推定するシステムに関して，理論的な検討と実験的な考察について報告する．

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最近の大型機の事故の７５％は乱気流が原因とされ，より安全な航空機運航の実現には，乱気流による突然の揺れを防止する制御技術が必要である．また，最近の技術発達によって，乱気流を事前に検知しその速度等の情報を入手することが可能な LIDAR と呼ばれる計測装置の開発も進められている．このように，外乱である乱気流の情報を事前に入手した場合の揺れを最小限に抑えるための手段として，著者らは既にモデル予測制御を用いた制御アルゴリズムを定式化し，事前外乱情報の有効性を示している．本稿では，より現実的な状況を想定し，機体運動の状態量に対する観測誤差，事前外乱情報の観測誤差，および機体運動モデルの不確かさが存在する問題に対する定式化を行い，その有効性について検討した結果を報告する．

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4ロータ小型へリコプタの位置サーボ制御器を提案する．Immersion and Invariance(I&I)適応制御理論を応用することで，制御性能に悪影響を与える 揚力・抗力係数のモデル化誤差が存在しても，ロバストに指令に追従する制御器が設計可能であることを示す．

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風潮流の中、一般に非線形性を示す小型船舶の操縦は初心者にとって容易ではない。操縦者の熟練度に依存しない安全、安心な操船のためには、自動車等と同様な電子制御操舵システムの開発が必要不可欠と考える。そのようなシステムを開発するための第一歩として、操舵感覚と操縦性に着目した基礎研究を行ってきた。本発表では、これまでに製作した簡易シミュレータを紹介するとともに、そのシミュレータを用いて行った操縦性に関するシミュレーション結果について報告する。

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隣接して立つ構造物同士をアクチュエータ・ばねダンパ要素で連結して振動を制御する「連結制振システム」の研究を行っている。連結制振システムでしばしば問題となる「片効き」を回避するため，制御器の重みを調整することで双方の構造物に対する制振効果を等しくする手法を提案しており，数値計算と制御実験によりその有効性を実証している。

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フォトモザイクはモザイク画の一種であり，ある写真をたくさんの写真の集合として表現する．本論文ではアート作品として知られているこのフォトモザイクを高速に生成する手法と，それを用いたインタラクティブな再帰的フォトモザイクシステムを提案する．システムはタッチ機能を持つウォールディスプレイに表示することで，直観的な操作により動的に変化させることが可能である．

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WWW上には，amazonのように，アイテムに対しレビューを簡単に作成・閲覧できるレビューサイトが存在する．アイテムについて情報を得る際，レビューサイトを閲覧する人も多い．だが小説や映画などストーリーを持ったアイテムに対するレビューには，見たくないあらすじが書かれている場合がある．本研究では，ストーリーを持ったアイテムに対するレビューについて，人名を元にしてあらすじを自動的に除去するアプリケーションを提案する.

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近年, 多様な表情を表出するために,表情筋を鍛える表情トレーニングが注目されている.表情は表出過程が異なると他者に与える印象が変化すると従来研究から報告されていが,従来の表情トレーニングでは表出過程を考慮していない.本研究では表出過程の変化に伴う印象の注目し,顔面特徴点を利用したトレーニング手法を提案する.

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本棚への書類の自然な収納動作中に、本棚の利用ログとして書類に関する情報を取得し、そのログを利用して本棚の効率的な利用を支援するシステムを提案する。ログの取得には、本棚前面に取り付けられた1次元レンジファインダとカメラを用い、書類の挿入位置・時間、及び表紙画像を保存する。インタラクティブ本棚では、これらの情報を、ユーザの本棚への接触動作などのアクションに応じて本棚前面に投影表示することで、本棚利用を支援する。

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著者らは，ディジタルカメラ等で撮影した曲がり角などの要所となる地点の画像を用いて，移動ロボットに走行経路を教示し自律走行させる手法を検討してきている。その手法の中で，従来は，要所地点を認識するためのランドマークをロボットの操作者が手動で指定していたが，このランドマークの選択を色，形，位置などの情報を複合してできる限りロボット自身が選択する手法について検討した。

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著者らは，ディジタルカメラ等で撮影した曲がり角などの要所となる地点の画像を用いて，移動ロボットに走行経路を教示し自律走行させる手法を検討してきている。ロボットは，要所地点で自己位置を確認しつつ走行するが，要所地点間の走行をより確実にするために，エッジや色などの情報を基に走行経路の境界を認識し，これによりロボットを経路に沿って走行させる手法について検討した。

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本研究では，独自開発した知的複合センサノードであるSPANを用いたロボットの走行支援システムを構築する．SPANは組込み系CPUボードに屋内測位センサやビジョンセンサなどが実装されたセンサノードであり，本システムではSPANにロボットの走行を支援する機能（経路計画の代行，物体情報の提供，障害物回避経路の算出，ドア開閉制御）を実装している．そして，SPANを配置した環境でロボットの走行支援実験を行い，本システムの有効性について検証した．本稿では，各支援機能の概要と検証実験の結果について述べる．

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本研究では，自己位置推定にガイドラインなどの環境に設置する設備を必要としないガイドレスのフォークリフトを開発している．このフォークリフトには，実環境と同一の形状を有する３次元モデルと車体に設置されたカメラからの入力画像とを比較することで自己位置の推定を行う自己位置推定手法を適用している．また，物流倉庫を模擬した環境下での実験から，開発したガイドレスフォークリフトの有効性を示している．

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　自律移動ロボットは環境地図を基に目的地まで移動する．特に屋内廊下環境で動作させる場合，地図には主な目的地となるドアの位置情報が必要である．そこで，本論文ではドアの位置を検出する手法として，壁面自然特徴物である巾木（はばき）を認識することによる検出手法を提案する．巾木は壁の最下部に設置されている横板であり，巾木の途切れ目を認識することでドアを検出する．この手法を用いて，ロボットによるドアの位置を記した環境地図の作成を行う．

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本論文では環境データメモリを利用したバイラテラル制御のための動的力補償を提案する。触覚・力覚を伝送する際に，マスタ側の操作者はアクチュエータに加わる摩擦力，重力，慣性力を知覚することになり，操作性が著しく減退する。提案手法では環境データメモリに保存されるこれらの力を用いて動的な力補償を行うことで，スレーブ側の環境からの力のみを操作者に提供することが可能になるため，操作性を改善することができる。

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　電磁石の吸引力を利用する吸引制御形磁気浮上システムでは,基本的には浮上の対象とする物体（以下,浮上体と呼ぶ）は単一で,アクチュエータである電磁石を最小で一個,多自由度の運動を制御する場合には複数個用いる.また,各電磁石について,その励磁を行う電流増幅回路器（以下,アンプと呼ぶ）を一台用いる.本研究では,単一のアンプを用いて二つの浮上体を同時に制御することを実現した.本報では,並列2重式磁気浮上システムの実現について述べる.

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多軸メカニカルシステムに対して，目標経路によらず，ほぼ正確な経路誤差を評価する最短目標点探索を用いた経路制御手法を2次元平面に対して提案してきている．この手法は，目標経路を離散化した点列とし，現在位置との距離が最小となる目標点を求め，この距離を経路誤差として最小化を図る方法である．本稿では，この手法を3次元へと拡張した3次元経路制御手法を提案し，有効性を実験により確認している．

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本報告では、ボイスコイルモータによる永久磁石の運動制御を用いた磁気浮上機構における零パワ制御について報告する。この浮上機構では、永久磁石と強磁性体の浮上体との間の距離を制御することによって、安定浮上を行う。また、ばねと電流積分フィードバックループを利用して、定常浮上状態のボイスコイルモータへの入力電流をほぼゼロに低減し、零パワ制御を実現する。

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LMSアルゴリズムで更新される線形予測係数が，確定信号である正弦波に対して収束することが解析的に示されたのは2005年である．しかし，その収束値に関しては報告されていない．そこで本稿では，正弦波入力に対する線形予測係数の収束値を解析的に求める．そして，係数解が無限個ある場合でも，収束値は，初期値にのみ依存した唯一つの解となることを明らかにする．

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