IEEE Conference on Control Technology and Applications (CCTA) はIEEE Conference on Decision and Controlと並び、制御分野で最高峰の国際学会である。CCTAでは制御システムの解析・設計からシミュレーション、各制御技術の応用まで制御工学全般の最新の成果が発表される。今年はイタリアのトリエステで、ワークショップを含めると2022年8月22日から25日の4日間で開催された。世界各国から多くの研究者が会議に参加しており、活発な議論が交わされていた。また、連日の会議終了後にはソーシャルプログラムが組まれており、参加者同士で交流をさらに深めることができた。会議はオンラインと対面プログラムのハイブリッド方式で行われ、報告者は対面プログラムで口頭発表を行った。
私は "Control Technologies in Networked Robotics/Mobility towards Social Implementation" という招待講演の中で、"Safe Persistent Coverage Control with Control Barrier Functions Based on Sparse Bayesian Learning" という題目で口頭発表を行った。本発表ではロボット群による未知環境下の対象領域の被覆制御について議論した。被覆制御とは、複数台のセンサを搭載したロボットを対象の領域に効率よく展開してセンシングする制御手法である。本研究の応用先には、ドローンを用いた森林資源の観測やインフラの点検、スマート農業、地上ロボットを用いた危険領域の探索など様々な実問題を想定することができ、社会に大きく貢献できる研究テーマであると確信している。提案手法は従来の被覆制御手法と比較して、未知環境下で安全を保証しながら被覆するという点が新しい。提案手法では、ロボットの安全性を未知環境下で保証するために、環境情報をLiDARで取得し、得られたデータを用いて安全を保証するための制御バリア関数を学習させている。制御バリア関数とは近年システム制御の分野で注目されている概念で数多くの研究が発表されているが、本研究は安全性の保証に確率的な視点を導入し、実時間で動作するアルゴリズムを提案した点に新規性と独創性がある。
セッション中には今後の研究の発展に有益な質問とフィードバックをいくつかいただいた。その中でも特に提案手法が複雑な制御モデルに対しても有効であるかという質問は、本提案手法が理論的には任意のモデルに対して有効であるが実験ではシンプルなモデルに対してしか実証していない点を的確に突かれた。これを踏まえてより複雑なモデルに対して提案手法が有効であることをシミュレーション、実験により示すことが今後の展望の1つである。
報告者は現地での国際会議へ参加することで、オンライン国際会議と比べてさらに活発に議論を交わすことができ、とても有意義な時間を過ごすことができた。様々な研究者の発表を現地で聞くことで、研究内容だけではなく効果的な発表方法や資料作りなど多くのことを学んだ。また、会議終了後のソーシャルプログラムでは、各国の同世代の研究者と自身の研究などについて意見を交わすことで知見をさらに広げることができた。特に、私の発表を聞いていた研究者から今後の研究の展望に対して的確なアドバイスを得ることができた。
最後に、この度の国際会議参加にあたり多大なるご支援をいただきまして、貴財団に心より御礼を申し上げます。
