自動走行における行動計画・走行制御のためのモデル予測制御の基礎と最適化技術　＜オンラインセミナー＞

講師の言葉

　近年では、計算機とアルゴリズムの進歩により、モデル予測制御（MPC）が注目を集めています。特に最近では、非線形のMPCに関する発展や実用化がめまぐるしく、非線形な制御対象に対し、様々な安全制約を守らなければならないロボットや自動車の運動計画、制御において広く実用が広がっています。そんなMPCを、聞いたことはある、なんとなく良さそうだが中身はよくわかっていない、あるいは、ＡＩができたからもう不要なのでは？と思う方も多いのではないでしょうか。
　本セミナーでは、最もシンプルな制御器の一つであるPID制御をおさらいしながら、PIDの置き換えとしての状態フィードバックやゲイン設計を自動で行う最適レギュレータ（LQR）を学び、さらに制約条件を容易に考慮できる枠組みであるMPCの理論とアルゴリズムについて解説します。
　また自動車や自律移動ロボット等を対象とした行動計画・制御への適用事例を紹介します。単純な経路追従問題から始まり、単純な障害物回避、形状を考慮した障害物回避、また、人の“主観”を定量化しコストとして考慮する事例などを紹介します。また、いくつかの代表的な、あるいは実装が容易なMPCの実装方法について紹介します。
　そして、いままさに研究が進む、ＡＩと制御の融合の最先端の研究例と、それがもたらす未来への期待について紹介します。