本稿では、クアッドローターの軌道追従問題において、線形モデル予測制御（LMPC）と非線形モデル予測制御（NMPC）の2つの制御手法を比較し、NMPCがより正確かつ安定した追従性能を発揮することを示した。
微分可能シミュレーションは、従来の強化学習（RL）手法と比較して、状態ベースと視覚ベースの両方において、より効率的で効果的なクアッドローター制御学習を実現する。
