Yohei Hosoe 研究室

主宰者：Yohei Hosoe
京都大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Hosoe研究室では、確率的な揺らぎや不確定性を含むシステムの制御理論の開発に取り組んでいます。現実の制御対象では、センサの測定値や通信遅延が時間とともに変動したり、システムのパラメータが確率過程に従って変わったりします。研究室では、このような不確定性を数学的に厳密に扱うための安定性条件や解析手法を理論的に構築しています。特に、離散時間システムにおいて、様々な確率過程で記述されるシステムダイナミクスに対する統一的な安定性判定法の開発を進めています。 具体的な研究手法としては、線形行列不等式（LMI）という数値計算に適した最適化条件を用いた制御器設計や、縮約性解析などの非線形システム向けの数学的枠組みを活用しています。また、理論的な安定性条件を実際のロボット制御や遠隔操縦システムなど、具体的な応用例で検証することも行っています。 さらに研究室では、機械学習を用いた制御手法にも着目しており、強化学習において安全性制約を満たしながら最適制御を学習するアルゴリズムの開発や、物理法則を組み込んだニューラルネットワークを用いた高速な予測制御システムの構築にも取り組んでいます。これらの理論と応用の両面からのアプローチにより、より堅牢で実用的な制御システムの実現を目指しています。

※ 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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