プログラム

講演日程およびプログラム

講演プログラムは確定次第こちらにリンクを掲載いたします.

日程(予定)

  • 3月7日(月)
    ワークショップ
  • 3月8日(火)
    一般講演・特別講演
    学生・企業技術紹介ポスターセッション
  • 3月9日(水)
    一般講演・受賞記念講演
    授賞式
  • 3月10日(木)
    一般講演・特別講演

※プログラム編成の都合により変更することがあります.

企画

一般講演
学生ポスターセッション
企業ポスターセッション
ワークショップ
特別講演
受賞記念講演
チュートリアル

特別講演

以下の特別講演が開催されます.

プレナリー講演

“深宇宙探査機の自律化:過去、現在、未来”

日時

3月10日(木)

講師

小野 雅裕(NASAジェット推進研究所(JPL))

概要

本講演は,2021年2月に火星に着陸したNASAのローバー・パーサヴィアランスから話を起こす.ハードウェアは先代のローバーであるキュリオシティ(2012年着陸)とほとんど変わらないが,ソフトウェアはいくつかの面で大幅な高度化が施され,より自律的にミッションを遂行できる設計になっている.一般的に,深宇宙ミッションは全てを地上からのリモートコントロールで遂行するのは不可能であり,程度の差こそあれ,昔からオンボードのソフトウェアによる自律化は必須要件であった.より高速な宇宙用オンボード・コンピューターの出現や,深層学習など新たなソフトウェア技術の発展に伴い,宇宙機の自律化は今後さらに進み,これまで訪れることができなかった目的地の探査も可能になっていくだろう.その展望と,現在行われている研究の何点かを,本講演の後半において紹介する.

講師略歴

小野 雅裕

小野 雅裕(おの まさひろ)君

NASAジェット推進研究所・Robotic Surface Mobility Groupグループリーダー.1982年大阪生まれ.東京育ち.2005年東京大学工学部航空宇宙工学科卒業.2012年マサチューセッツ工科大学 (MIT) 航空宇宙工学科博士課程および同技術政策プログラム修士課程修了.2012年4月より2013年3月まで慶應義塾大学理工学部助教.2013年5月より現職.現在は火星ローバー・パーサヴィアランスの運用やソフトウェアの開発に携わる他,将来の探査機の自律化に向けた様々な研究を行なっている.著書に『宇宙を目指して海を渡る』,『宇宙に命はあるのか』,『宇宙の話をしよう』.ミーちゃんのパパ.阪神ファン.好物はたくあん.

ISCS Plenary Talk

“Learning and Forecasts in Autonomous Systems”

日時

3月8日(火)

講師

Francesco Borrelli, University of California, Berkeley, USA

概要

 The complexity of modern autonomous systems has grown exponentially in the past decade. Today's control engineers need to deliver high performance autonomy which is safe despite environment uncertainty, is able to effectively interact with humans, and improves system performance by using data processed on local and remote computing platforms.
 Employing predictions of system dynamics, human behavior and environment components can facilitate such task. In addition, historical and real-time data can be used to bound forecasts uncertainty, learn model parameters and allow the system to adapt to new tasks.
 Our research over the past decade has focused on control design for autonomous systems which systematically incorporate predictions and learning. In this talk I will first provide an overview of the theory and tools that we have developed for the designing of learning predictive controllers. Then, I will focus on recent results that use data to efficiently formulate stochastic control problems which autonomously improve performance in iterative tasks. Throughout the talk I will show the benefits of the proposed techniques by presenting real-world implementations in the area of connected and automated cars, collaborative robotics and large scale solar power plants.

講師略歴

Francesco Borrelli

Francesco Borrelli

 Francesco Borrelli received the 'Laurea' degree in computer science engineering in 1998 from the University of Naples 'Federico II', Italy. In 2002 he received the PhD from the Automatic Control Laboratory at ETH-Zurich, Switzerland. He is currently a Professor at the Department of Mechanical Engineering of the University of California at Berkeley, USA. He is the author of more than one hundred fifty publications in the field of predictive control. He is author of the book Predictive Control published by Cambridge University Press, the winner of the 2009 NSF CAREER Award and the winner of the 2012 IEEE Control System Technology Award. In 2016 he was elected IEEE fellow. In 2017 he was awarded the Industrial Achievement Award by the International Federation of Automatic Control (IFAC) Council.
 Since 2004 he has served as a consultant for major international corporations. He was the founder and CTO of BrightBox Technologies Inc, a company focused on cloud-computing optimization for autonomous systems. He is the co-director of the Hyundai Center of Excellence in Integrated Vehicle Safety Systems and Control at UC Berkeley. His research interest are in the area of model predictive control and its application to automated driving and energy systems.

受賞記念講演

以下の受賞記念講演が開催されます.

パイオニア賞受賞記念講演

“Congruences and Quotients: Understanding Structural Reduction and Decomposition”

日時

3月9日(水)

講師

Kai Cai (Osaka City University)

概要

 An effective approach to understanding large complex dynamic systems is to reduce their sizes, or decompose their monolithic structures into simpler components. In this talk, we introduce an algebraic framework for property-preserving structural reduction and decomposition based on congruences, i.e. binary relations that respect system dynamics. Given a dynamic system with a property of interest, we construct a congruence for the property and show that the corresponding quotient structures yield reduced or decomposed structures which preserve that property. We illustrate the generality of this framework with two existing methods as examples: bisimulation based reduction in hybrid control and supervisor localization in discrete-event systems. Finally we introduce an application of this framework in multi-robot systems.

講師略歴

Kai Cai

Kai Cai

 Kai Cai received the B.Eng. degree in Electrical Engineering from Zhejiang University, Hangzhou, China, in 2006; the M.A.Sc. degree in Electrical and Computer Engineering from the University of Toronto, Toronto, ON, Canada, in 2008; and the Ph.D. degree in Systems Science from the Tokyo Institute of Technology, Tokyo, Japan, in 2011. He is currently a Professor at Osaka City University. Previously, he was an Associate Professor at Osaka City University (2014--2020), an Assistant Professor at the University of Tokyo (2013--2014), and a Postdoctoral Fellow at the University of Toronto (2011--2013).
 Dr. Cai's research interests include discrete-event systems, cyber-physical systems, and networked multi-agent systems. He is the co-author (with W.M. Wonham) of Supervisory Control of Discrete-Event Systems (Springer 2019) and Supervisor Localization (Springer 2016). He is serving as the Chair for the IEEE CSS Technical Committee on Discrete Event Systems and an Associate Editor for the IEEE Transactions on Automatic Control. He was the recipient of the Pioneer Award of SICE in 2021, the Best Paper Award of SICE in 2013, the Best Student Paper Award of the IEEE Multi-Conference on Systems and Control, and the Young Author’s Award of SICE in 2010.

パイオニア技術賞受賞記念講演

“実システムに使えるゲインスケジュールド制御に向けて”(仮題)

日時

3月9日(水)

講師

佐藤 昌之(宇宙航空研究開発機構(JAXA))

概要

TBA

講師略歴

佐藤 昌之

佐藤 昌之(さとう まさゆき)君

1997年名古屋大学大学院工学研究科航空宇宙工学専攻博士前期課程修了.同年,科学技術庁航空宇宙技術研究所(現,宇宙航空研究開発機構)入所.2009年に博士(工学)を取得.線形行列不等式を用いた制御系設計とその飛行制御への応用に関する研究,および複数の無人航空機開発プロジェクトに従事.2016年~2019年に,日欧共同による耐故障飛行制御研究プロジェクト”VISION”の”Principal Investigator (PI)を務める.

チュートリアル

詳細が決まり次第お知らせします.

ワークショップ

以下のワークショップが開催されます.

ワークショップに参加される方は,参加申込時にチェックを入れてください.

ワークショップ

「DX時代のイベントベースト制御理論:異分野との架橋」

主催・企画 

SICE 制御部門 事業委員会

日時・場所

2022年3月7日,13:00~16:15・オンライン開催

講師 

橋本 和宗(大阪大学),林 直樹(大阪大学),若生 将史(神戸大学)

概要

データから新しい知見・価値を創出するDX (Digital Transformation) 時代が到来しています.DX時代においても,IoT (Internet of Things) やCPS (Cyber-Physical Systems) が重要になっています.CPSでは,IoT技術を活用して,サイバー空間(クラウドなど)が大量のデータを収集・分析し,物理空間にフィードバックしています.新しい価値を創出するためには,大規模・複雑化したシステムに対して,通信負荷を考慮した高性能な制御手法の開発が求められています.イベントベースト制御とは,イベント(事象)が発生したときのみ,制御入力の更新や計測値の収集を行う手法です.通信負荷を抑制した高性能な制御が実現できます.本ワークショップでは,機械学習,最適化,無限次元システムという3つの視点から,イベントベースト制御理論の最新の研究成果を紹介します.最新の成果を俯瞰することで,制御や通信,機械学習,最適化という異分野を融合した萌芽を議論することを目指します.

プログラム

13:00~13:05(5分)概要説明
13:05~13:55(50分)ガウス過程回帰を用いた自己駆動型制御器の設計 橋本 和宗(大阪大学)

ネットワーク化制御システムでは,様々な制御対象がインターネットなどの通信ネットワークを介して制御されます.そのような制御システムでは,ネットワークの通信リソースを考慮するためにも,アクチュエータに印加する操作量を決定する制御方策に加え,制御対象とコントローラが「いつ通信するべきか」という通信方策も適切に設計することが必要不可欠です.本講演では,特に制御対象のモデルが未知であるケースに対し,ネットワークの通信リソースを考慮した制御・通信方策の設計法を紹介します.具体的には,制御対象の数理モデルをガウス過程回帰により学習し,その学習結果から制御及び通信方策を最適制御ベースで設計する手法を紹介します.

13:55~14:05(10分)休憩
14:05~14:55(50分)事象駆動型通信によるマルチエージェントシステムの分散最適化 林 直樹(大阪大学)

IoTの進展とともに,多くのサブシステムがネットワークを介して接続された大規模ネットワーク化システムの制御や最適化が注目されています.このような大規模ネットワーク化システムでは,接続されるデバイスの数が増えるにつれて,限られたネットワーク資源を有効に利用することが重要となります.また,小型IoTデバイスの中には,利用できるバッテリ容量が制限されることもあります.本講演では,ネットワーク帯域を有効に活用し,通信による消費電力を削減する最適化法として注目されている事象駆動型の分散最適化について紹介します.

14:55~15:05(10分)休憩
15:05~15:55(50分)無限次元システムの事象駆動型・自己駆動型制御 若生 将史(神戸大学)

事象駆動型・自己駆動型制御では,システムの状態に依存して,測定値や制御入力の更新間隔が変化します.一方で,機器の処理速度に限界があるため,更新間隔をいくらでも小さくできるわけではありません.そのため,事象駆動型・自己駆動型制御系の設計に際し,少なくとも更新間隔の下限が0にはならないことを保証する必要があります.本講演では,偏微分方程式や遅延微分方程式で記述される無限次元システムに焦点を当て,安定性と更新間隔の下限の解析に関してこれまでに得られた結果を紹介します.

講師略歴

橋本 和宗

橋本 和宗(はしもと かずむね)君

2018年,慶應義塾大学大学院理工学研究科後期博士課程修了.同年4月~9月,スウェーデン王立工科大学大学院電気工学科ポスドクフェロー.同年10月~2021年3月,大阪大学大学院基礎工学研究科特任研究員及び特任助教.2021年4月より大阪大学大学院工学研究科助教となり,今に至る.モデル予測制御,ネットワーク化制御,形式手法の制御理論への応用に強い関心を持つ.計測自動制御学会,IEEEなどの会員.

林 直樹

林 直樹(はやし なおき)君

2011年大阪大学大学院基礎工学研究科博士後期課程修了.同年京都大学大学院情報学研究科研究員,2012年大阪大学大学院工学研究科助教,2020年大阪大学大学院基礎工学研究科准教授となり現在に至る.マルチエージェントシステムの分散最適化,協調制御などの研究に従事.計測自動制御学会,システム制御情報学会,電子情報通信学会,IEEEなどの会員.

若生 将史

若生 将史(わかいき まさし)君

2014年京都大学大学院情報学研究科博士後期課程修了.カリフォルニア大学サンタバーバラ校客員研究員,千葉大学大学院工学研究科特任助教などを経て,2020年,神戸大学大学院システム情報学研究科准教授となり現在に至る.博士(情報学).無限次元システムやネットワーク化システムに関する研究に従事.計測自動制御学会,システム制御情報学会,日本数学会,日本応用数理学会,IEEEの会員.