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。
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by Jie Wang,You... : arxiv.org 04-08-2024
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