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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-03-04 13:25 ［ポスター講演］強化学習による可動拡縮流路3D物理モデルの制御 ～ 河川デジタルツインに向けて ～ ○青木竜成・シサイケオ フォンパセス・村松正吾（新潟大）  EA2024-149 SIP2024-184 SP2024-90 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，拡縮流路実験装置の3Dモデリングによるデジタルツインを構築して，強化学習による制御を行う． 近年，多発する河川氾濫への対策の一つとして，先行研究では河川実験模型を基に河川3Dモデルを作成した．河川健全評価により河川3Dモデルは，デジタルツインとして活用できる可能性を示した．しかし，デジタルツインの構想を達成するには，仮想空間における物理的挙動と物理現象の一致性を検証する必要がある．そこで本研究では，河川デジタルツインにむけて，強化学習による水制を用いた簡易的な3Dシミュレーションモデルの制御を行う．この取り組みにより，3Dシミュレーションモデルと物理モデルの一致性を検証するための基盤を構築する． |
| （英） | This study constructs a digital twin of Artificial Variable Width Channel experimental device by 3D modeling and controls with reinforcement learning. In recent years, as a measure against the increasing occurrence of river flooding, previous research created a river 3D model based on river experimental model. The river 3D model, evaluated through river health assessments, demonstrated potential for utilization as a digital twin. However, to realize the concept of the digital twin, it is necessary to validate the consistency between physical behaviors in the virtual space and physical phenomena. Therefore, this study focuses on controlling a simplified 3D simulation model using groynes with reinforcement learning for digital twin of river. Through this effort, a foundation will be established for verifying the consistency between the 3D simulation model and the physical model. | |
| キーワード | （和） | 拡縮流路工法 / サイバーフィジカルシステム / デジタルツイン / ROS 2 / 3Dモデリング / 強化学習 / / |
| （英） | Artificial variable width channel / Cyber-physical system / Digital twin / ROS 2 / 3D modeling / Reinforcement learning / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 390, SIP2024-184, pp. 435-440, 2025年3月. | |
| 資料番号 | SIP2024-184 | |
| 発行日 | 2025-02-23 (EA, SIP, SP) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | EA2024-149 SIP2024-184 SP2024-90 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EA SIP SP IPSJ-SLP |
| 開催期間 | 2025-03-02 - 2025-03-04 |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 応用／電気音響, 信号処理，音声，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIP |
| 会議コード | 2025-03-EA-SIP-SP-SLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 強化学習による可動拡縮流路3D物理モデルの制御 |
| サブタイトル（和） | 河川デジタルツインに向けて |
| タイトル（英） | Control of 3D Physical Model of Movable Artificial Variable Width Channel with Reinforcement Learning |
| サブタイトル（英） | For River Digital Twin |
| キーワード(1)（和/英） | 拡縮流路工法 / Artificial variable width channel |
| キーワード(2)（和/英） | サイバーフィジカルシステム / Cyber-physical system |
| キーワード(3)（和/英） | デジタルツイン / Digital twin |
| キーワード(4)（和/英） | ROS 2 / ROS 2 |
| キーワード(5)（和/英） | 3Dモデリング / 3D modeling |
| キーワード(6)（和/英） | 強化学習 / Reinforcement learning |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 青木 竜成 / Ryusei Aoki / アオキ リュウセイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 新潟大学 (略称： 新潟大) Niigata University (略称： Niigata Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | シサイケオ フォンパセス / Sisaykeo Phonepaserth / シサイケオ フォンパセス |
| 第2著者 所属（和/英） | 新潟大学大学院 (略称： 新潟大) Niigata Graduate School (略称： Niigata Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 村松 正吾 / Shogo Muramatsu / ムラマツ ショウゴ |
| 第3著者 所属（和/英） | 新潟大学 (略称： 新潟大) Niigata University (略称： Niigata Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-03-04 13:25:00 |
| 発表時間 | 80分 |
| 申込先研究会 | SIP |
| 資料番号 | EA2024-149, SIP2024-184, SP2024-90 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.389(EA), no.390(SIP), no.391(SP) |
| ページ範囲 | pp.435-440 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-02-23 (EA, SIP, SP) |
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