Shigemasa Takai 研究室
主宰者：Shigemasa Takai
大阪大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、複雑なシステムの制御と最適化、さらに診断という三つの柱を中心に研究を展開しています。第一の柱は、電力系統や車両隊列、ロボット航行など、多くの自律的なエージェントが協調する分散型システムの制御です。機械学習やニューラルネットワーク、最適制御理論などの手法を組み合わせ、通信遅延や不確実性の下でも安定性と安全性を保証する制御戦略の開発に取り組んでいます。
第二の柱は、分散ネットワークにおける最適化問題の解法です。複数のエージェントが局所的な情報交換のみで全体最適を目指す分散最適化アルゴリズムを研究しており、通信効率を高めるためイベント駆動型の手法も導入しています。特に、通信遅延や不完全な情報がある現実的な環境での収束性能の解析が重要なテーマです。
第三の柱は、離散事象システムの分散診断です。複数の診断機能が各地で独立に働き、互いに推論を重ねて故障を検出する仕組みの理論構築に従事しています。これらの研究を通じ、社会基盤システムから自動運転、月面探査ロボットまで、幅広い応用領域で信頼性と効率性を兼ね備えた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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研究成果（60 件）
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- DOI: https://doi.org/10.23919/ecc65951.2025.11187248
- DOI: https://doi.org/10.9746/sicetr.61.122
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccta53793.2025.11151284
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.automatica.2025.112576
- [2025] Sampling-Based Motion Planning for Lunar Water Exploration Under Time-Variant Illumination AreasDOI: https://doi.org/10.2514/6.2025-2467
- DOI: https://doi.org/10.1080/00207179.2025.2537855
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- DOI: https://doi.org/10.1049/cth2.12759
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2024.07.023
- DOI: https://doi.org/10.1049/cth2.12764
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.prime.2024.100788
- DOI: https://doi.org/10.1080/01691864.2024.2401897
- [2024] Reliable decentralized failure diagnosis of discrete event systems using single-level inferenceDOI: https://doi.org/10.1007/s10626-024-00404-3
- DOI: https://doi.org/10.23919/acc60939.2024.10644734
- DOI: https://doi.org/10.23919/acc60939.2024.10644258
- DOI: https://doi.org/10.1109/tac.2024.3410832
- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2023map0002
- DOI: https://doi.org/10.1080/01691864.2023.2301430
- [2023] Delivery Planning of Electricity and Commodities by EVs Using Adaptive Large Neighborhood SearchDOI: https://doi.org/10.1541/ieejeiss.143.959
- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2023eap1020
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.automatica.2023.110940
- DOI: https://doi.org/10.1080/01691864.2023.2285806
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.nahs.2023.101437
- DOI: https://doi.org/10.5687/iscie.36.418
- DOI: https://doi.org/10.5687/iscie.36.27
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3305529
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- DOI: https://doi.org/10.1080/00207179.2023.2206501
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcns.2023.3294432
- DOI: https://doi.org/10.1109/tac.2023.3299552
- [2023] Constrained distributed online convex optimization with bandit feedback for unbalanced digraphsDOI: https://doi.org/10.1049/cth2.12548
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2022.10.349
- DOI: https://doi.org/10.1080/01691864.2022.2119885
- DOI: https://doi.org/10.1109/cdc51059.2022.9992835
- DOI: https://doi.org/10.1109/cdc51059.2022.9993135
- [2022] Maximally Permissive Modular Similarity Control of Composite Nondeterministic Discrete Event SystemsDOI: https://doi.org/10.1109/lcsys.2022.3149132
- DOI: https://doi.org/10.1109/tac.2022.3195152
- [2022] Deterministic supervisory control with flexible upper-bounds on observation delay and control delayDOI: https://doi.org/10.1016/j.automatica.2022.110480
- [2022] Learning-Based Iterative Optimal Control for Unknown Systems Using Gaussian Process RegressionDOI: https://doi.org/10.23919/ecc55457.2022.9838236
- [2022] Decentralized Control of Nondeterministic Discrete Event Systems with Deterministic SpecificationsDOI: https://doi.org/10.1109/itc-cscc55581.2022.9894911
- DOI: https://doi.org/10.23919/acc53348.2022.9867608
- [2022] STL2vec: Signal Temporal Logic Embeddings for Control Synthesis With Recurrent Neural NetworksDOI: https://doi.org/10.1109/lra.2022.3155197
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3188857
- [2021] Modular Similarity Control of Nondeterministic Discrete Event Systems With Modular SpecificationsDOI: https://doi.org/10.1109/lcsys.2021.3093834
- [2021] Reliable Decentralized Supervisory Control of Discrete Event Systems with Single-Level InferenceDOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2021map0001
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10626-021-00353-1
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.automatica.2021.109978
- DOI: https://doi.org/10.1080/18824889.2021.1932917
- [2021] Logarithmic Regret for Distributed Online Subgradient Method over Unbalanced Directed NetworksDOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2020eap1111
- DOI: https://doi.org/10.1049/cth2.12127
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3082537
- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2020map0004
- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2020map0003
- DOI: https://doi.org/10.5687/iscie.34.58
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.automatica.2021.109669
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