Core Concepts
ガウス過程(GP)とモデル予測制御(MPC)を統合することで、複雑なシステムの制御性能と信頼性を向上させることができる。
Abstract
このチュートリアルは、ガウス過程学習に基づくモデル予測制御(GP-MPC)に関する体系的な概要を提供する。
まず、ガウス過程回帰の基礎を説明し、GPがMPCの予測精度と不確実性の取り扱いを向上させる方法を示す。次に、GP-MPCの数学的定式化を詳細に示し、特に、GPの多段階予測における平均と分散の近似手法に焦点を当てる。
最後に、ロボット制御の実用例として、移動ロボットの経路追従制御とミックスド車両のプラトーニング制御を取り上げ、GP-MPCの実世界での有効性と適応性を示す。
このチュートリアルは、研究者や実践者がGP-MPCを理解し、活用できるよう支援することを目的としている。GP-MPCに関する理論的および実践的な洞察を深めることで、複雑なシステム制御分野における更なるイノベーションの促進を目指す。
Stats
ガウス過程は、観測データに基づいて可能な関数の確率分布を表現できる非パラメトリックなモデルである。
モデル予測制御は、未来の動作を予測し、制約条件の下で最適な制御入力を決定する先見的な制御手法である。
ガウス過程学習に基づくモデル予測制御は、ガウス過程の確率的モデリング能力とモデル予測制御の先見的な最適化機能を統合したものである。
Quotes
"ガウス過程は、観測データに基づいて可能な関数の確率分布を表現できる非パラメトリックなモデルである。"
"モデル予測制御は、未来の動作を予測し、制約条件の下で最適な制御入力を決定する先見的な制御手法である。"
"ガウス過程学習に基づくモデル予測制御は、ガウス過程の確率的モデリング能力とモデル予測制御の先見的な最適化機能を統合したものである。"