こうした背景のもと，ロボットの条件付き協調制御に関する研究が現在進行中です．とくに，制御に必要な情報を得るための手段として相互予測に着目し，これに基づく制御法を検討しています．動画は開発中の制御法を用いたときの実験結果の一例です．互いの進路が交差したときに，一方のロボットが他方のロボットの進行を妨げないように回避方向を調整しています．関連する研究成果や外部資金を以下に示します．
日本語/English
システム制御理論とその応用
システム制御理論は，対象を数式によってモデル化し，その動きを解析・設計する理論的枠組みです．数理モデルを基盤とするため汎用性が高く，機械はもちろん，電気，物理，計測など様々な分野のシステムへの応用が研究されています．このシステム制御理論を深化させるとともに，その汎用性の高さに着目して，理論を多方面へ展開する研究活動を行っています．こうした活動を通して，世の中の問題解決に資する基盤技術や新しい価値を創出することを目指しています．
研究テーマ
ネットワークシステムのモデル化，解析，制御
ネットワークシステムとは，複数のサブシステムがネットワークで結ばれたシステムのことです．需要の高いマルチロボットやセンサネットワークに加えて，近年進められているモノのスマート化には要素間の通信が欠かせないことから，システム制御理論の分野ではネットワークシステムが注目の研究対象となっています．また，群知能 (Swarm Intelligence) の分野においてもこうした構造のシステムが見られ，この意味でも重要な研究対象です．様々な分野のシステムをネットワークシステムと捉えてモデル化し，そのシステムの特性や目的に応じた解析，制御の理論を研究しています．具体的な研究テーマの例は以下のとおりです．
- 移動ロボット群のフォーメーション制御
- センサネットワークにおける分散型信号処理（とくに，分散型空間フィルタリング (DSF: Distributed Spatial Filtering)）
- メトロノームの同期現象のモデル化と解析
- 電力ネットワークの解析と制御
ロボットの条件付き協調制御
マルチエージェントシステムの制御の研究では，フォーメーション形成のように，全エージェントが常に協調して1つのタスクを遂行することが主に想定されてきました．一方，近年，高価な高性能ロボットが一般向けに販売されつつあります．これらのロボットは単独で人間の代わりに作業ができるほどの性能を有しており，少子高齢化による労働力不足の解消に貢献するものと期待されます（農作業支援の例：大学広報，文献）．高性能ロボットの導入が進んだ社会では，機能も役割も異なる複数のロボットが同じ空間内に存在し，それらが独立してタスクを行いつつ必要なときだけ協調する，という状況になると考えられます．
- S. Izumi and Y. Kawakita: Decentralized Priority Assignment for Two Robots based on Mutual Predictive Control, 2026 SICE Festival with Annual Conference (SICE FES 2026), Yokohama, September 14–17, pp. XXX–XXX, accepted
- 公益財団法人中島記念国際交流財団 令和8年度日本人独立研究者始動助成金（7,500千円）
異種ロボットの相互予測制御：制御バリア関数を用いた進路互譲
その他
上記に限らず，システム制御理論および他分野の技術を利用して新しい知見や技術を得ることを目指しています．これまでに実施した研究の例は以下のとおりです．
- 区分的線形分離を⽤いた空⾶ぶクルマの経路評価
- 不整地走行時の農業用トラクタの性能解析
成果物
研究業績に文献の一覧があります．ここでは，文献以外のものを紹介します．
マルチエージェント制御によるマスゲーム
エージェント群にマスゲームを実現させるための分散型の制御器を開発しました．ここでいうマスゲームとは，下の図のように，画像が与えられたときに，エージェント群がその画像を表すフォーメーションを形成することです．このようなマスゲームが実現できれば，新しいエンターテイメントになると考えられます．
下の動画は，開発した制御器を用いたシミュレーションの結果です．黒い点1つ1つがエージェントを表しています．何が見えるでしょうか？
正解（エージェントに与えた画像，右側に表示されます）はこちら：1 2 3 4 元に戻す
以下のように，マスゲームの紹介記事を書いているほか，シミュレータを開発して公開しています．シミュレータはMATLABのアプリケーションとして開発され，無料でダウンロードできます（GitHub）．
- 泉晋作：マルチエージェント制御によるマスゲーム—楽しむための制御理論，システム/制御/情報，Vol. 64, No. 9, pp.331–336 (2020) Open Access
- S. Izumi, Y. Shiomoto, and X. Xin: Mass Game Simulator: An Entertainment Application of Multiagent Control, IEEE Access, Vol. 9, pp. 4129–4140 (2021) Open Access（※Abstractにシミュレータのデモ動画があります）