省エネルギーと輸送品質とを考慮した鉄道システムの知的リアルタイム制御技術
【研究キーワード】
電気鉄道 / 省エネルギー / 輸送サービス / 知的制御 / 強化学習
【研究成果の概要】
物理現象を良く理解した機電系の研究者と人工知能を新たに制御に取り入れる情報系の研究者とが協調し,物理現象をきちんと考慮したうえで,人工知能技術を適用し鉄道システムの省エネルギー及び旅客サービスを高いレベルで実現した。具体的には,強化学習を用いた新しい制御手法を進展させ,地上設備の電力機器の制御方法へ応用し,その定量的な効果実証をきちんと行ったことが最も大きな成果として挙げられる。これに付随して,より精緻な制御や効果評価を実現するために,地上・車上の回路モデル等の深度化も継続して検討した。これにより,省エネルギー効果をより正確に評価することができるようになった。
【研究代表者】
【研究分担者】 |
荒井 幸代 | 千葉大学 | 大学院工学研究院 | 教授 | (Kakenデータベース) |
近藤 圭一郎 | 早稲田大学 | 理工学術院 | 教授 | (Kakenデータベース) |
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【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2019-04-01 - 2022-03-31
【配分額】4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)