本研究では、磁気アクチュエーション型マイクロロボット(μbot)の制御に取り組んでいる。μbotは医療分野での応用が期待されているが、外乱や環境変化に対する頑健性が課題となっている。
本研究では、μbotの運動モデルを単純な線形モデルで表し、ガウシアンプロセス(GP)を用いて外乱を推定する。この外乱推定モデルをモデル予測制御(MPC)に組み込むことで、外乱を抑制しつつ目標軌道の追従を実現している。
シミュレーションと実験の結果、提案手法は外乱の存在下でも目標軌道を高精度に追従できることが示された。特に、GPによる外乱推定が有効に機能し、少量のデータでも良好な制御性能が得られることが確認された。
今後の課題としては、より複雑な動力学を持つシナリオでの検証や、GPの信頼区間を活用したプランニングアルゴリズムの開発などが挙げられる。本研究の成果は、マイクロロボットの精密かつ信頼性の高い制御に貢献すると期待される。
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