講演情報
[3H1-OS-9a-01]Neural ODEによる複雑な動的システムの制御と安定性評価
〇植田 聡史1、小川 秀朗1 (1. 宇宙航空研究開発機構)
キーワード：
Neural ODE、複雑な動的システム、制御、安定性
複雑な動的システムに対する最適制御は，自然科学や応用科学における様々な課題を解決する有用な手法である．最適制御問題は変分原理により定式化可能であるが，複雑な動的システムに対する解法は解析的に困難な場合が多い．この課題に対して，近年では深層学習を用いたアプローチが注目を集めている．Neural ODEは連続ダイナミクスを表現可能な深層学習フレームワークであり，常微分方程式を使った関数を層として利用する．先行研究では，Neural ODEにより制御信号を自動的に学習するフレームワークが提案されており，指定時間内に動的システムを目標状態に遷移させる能力が実証されている．本研究では，Neural ODEに基づく複雑な動的システムに対する制御フレームワークとして状態量フィードバックを伴う最適制御問題の解法を提案し，一定の誤差を有する初期状態から目標終端状態に向けてロバストに制御することが可能であることを示す．さらに，データ駆動型のLyapunov方程式解法およびContraction analysisを併用し，制御則を組み込んだ閉ループシステムの安定性を評価する包括的枠組みを示す．