Shun‐ichi Azuma 研究室
主宰者：Shun‐ichi Azuma
京都大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
東松研究室では、複雑に相互作用する多数の要素からなるシステムの制御と解析に取り組んでいます。電動車両の車輪ごとの独立制御、複数のロボットやドローンの協調運動、マイクログリッド間のエネルギー取引など、実社会の様々な応用を視野に入れながら、多エージェント制御理論の基礎と応用を研究しています。特に、各要素が限定的な情報しか持たない状況で、全体のシステムをいかに効率的に制御するかが中心的な問題です。
制御対象のモデルが完全には分かっていない現実的な状況に対応するため、測定データから直接制御則を設計するデータ駆動型の手法を開発しています。また、論理ネットワークや有限体上のシステムなど、離散的・記号的なシステムの安定性や到達可能性を理論的に解析し、生物システムや化学的な学習分子機械など多様な応用領域へ展開しています。
さらに、蛇型ロボットの運動制御や機械学習モデルの普遍近似能力など、力学系の性質を活かした具体的な物理システムの設計・制御も進めています。これらの研究を通じて、大規模で複雑なシステムを構造的に理解し、実装可能で堅牢な制御アルゴリズムを実現することを目指しています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（70 件）
- DOI: https://doi.org/10.5687/iscie.39.10
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- DOI: https://doi.org/10.3390/math13213440
- DOI: https://doi.org/10.1109/tac.2025.3632662
- DOI: https://doi.org/10.9746/sicetr.61.229
- DOI: https://doi.org/10.1109/cdc57313.2025.11312550
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- DOI: https://doi.org/10.9746/sicetr.61.254
- DOI: https://doi.org/10.1109/lcsys.2025.3574304
- DOI: https://doi.org/10.5687/iscie.37.35
- DOI: https://doi.org/10.1080/18824889.2024.2315641
- DOI: https://doi.org/10.5687/iscie.37.55
- DOI: https://doi.org/10.20965/jrm.2024.p1357
- DOI: https://doi.org/10.23919/iccas63016.2024.10773158
- [2024] The Dynamical Model and the Slithering Controller of Continuous Snakelike Robot on Smooth SurfaceDOI: https://doi.org/10.1007/s12555-023-0424-5
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12555-023-0410-y
- DOI: https://doi.org/10.1007/s42452-024-05931-0
- DOI: https://doi.org/10.5687/iscie.37.138
- DOI: https://doi.org/10.1080/01691864.2024.2349919
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00354-024-00256-3
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-56742-7
- DOI: https://doi.org/10.1109/tac.2024.3354195
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- DOI: https://doi.org/10.1080/01691864.2022.2163186
- DOI: https://doi.org/10.23919/sice59929.2023.10354223
- [2023] Linear Time Invariance Analysis of Human for Semi-Autonomous Cooperative and Navigation ControlDOI: https://doi.org/10.5687/iscie.36.349
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- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3315745
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnnls.2023.3312857
- DOI: https://doi.org/10.1109/mcs.2023.3291634
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3264562
- DOI: https://doi.org/10.1109/lcsys.2023.3286414
- DOI: https://doi.org/10.1109/cdc49753.2023.10383321
- DOI: https://doi.org/10.1109/cdc49753.2023.10384189
- DOI: https://doi.org/10.1109/cdc49753.2023.10383345
- DOI: https://doi.org/10.1080/18824889.2023.2281018
- DOI: https://doi.org/10.1080/18824889.2023.2268815
- DOI: https://doi.org/10.1109/mcs.2023.3310309
- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2023map0010
- [2023] Data-driven Estimation of Algebraic Riccati Equation for Inverse Linear Quadratic Regulator ProblemDOI: https://doi.org/10.23919/sice59929.2023.10354138
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- DOI: https://doi.org/10.1109/tac.2023.3269321
- DOI: https://doi.org/10.1002/rnc.6283
- DOI: https://doi.org/10.23919/sice56594.2022.9905855
- DOI: https://doi.org/10.5687/iscie.35.10
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10015-022-00741-2
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12555-020-0767-0
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10015-022-00750-1
- [2022] Minimum Number of Measurements in Enhanced Group Testing for Failure-edge Detection in NetworksDOI: https://doi.org/10.23919/ascc56756.2022.9828366
- DOI: https://doi.org/10.1002/asjc.2861
- DOI: https://doi.org/10.1002/rnc.6278
- DOI: https://doi.org/10.1109/cdc51059.2022.9992345
- DOI: https://doi.org/10.1109/tac.2022.3226701
- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2022map0005
- DOI: https://doi.org/10.1080/01691864.2022.2126730
- DOI: https://doi.org/10.9746/sicetr.58.399
- DOI: https://doi.org/10.1109/tii.2021.3051961
- [2021] FOREWORDDOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2020maf0001
- DOI: https://doi.org/10.1049/cth2.12129
- DOI: https://doi.org/10.23919/acc50511.2021.9482910
- DOI: https://doi.org/10.1109/tac.2021.3103907
- DOI: https://doi.org/10.1109/cdc45484.2021.9683701
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