モデル予測制御（MPC）Part 2 ～ Model Predictive Control Toolbox例題

Daisuke Akasaka, MathWorks

車両運動制御の簡単な例を題材に、Model Predictive Control Toolbox™の概要について説明します。

Model Predictive Control Toolboxは、モデル予測制御の設計やシミュレーションを行うためのMATLAB®の拡張パッケージです。デモンストレーションを通じて、ツールの概要やモデル予測制御の能力について理解を深めます。ツール側で最適化問題を解くソルバーが用意されているため、予測モデルを作成し、必要なパラメータ(予測区間、目的関数の重み、制約条件など) を設定すれば、すぐに閉ループ系の数値シミュレーションの実行が可能です。また、コントローラモデルからCプログラムへの変換にも対応しています。モデル予測制御の性能評価にいち早く到達できるのがModel Predictive Control Toolboxの大きな利点です。

モデル予測制御（MPC）Part1 ～基本的な考え方モデル予測制御の基本的な考え方について説明します。複雑化する制御系に対してより高い制御性能を発揮するフィードバック制御手法として期待されています。

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モデル予測制御（MPC）Part 2 ～ Model Predictive Control Toolbox例題車両運動制御の簡単な例を題材に、Model Predictive Control Toolboxの概要について説明します。

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モデル予測制御（MPC）【入門】 Model Predictive Control Toolboxを活用し、Simulink上でモデル予測制御の設計・シミュレーションを効率的に実現する方法についてご紹介します。入力や出力に制約を持つ多入出力（MIMO）の制御対象に対して、どのようにモデル予測制御のコントローラを設計、シミュレーション、実装するのかについてご理解頂けます。

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モデル予測制御（MPC）の応用～アダプティブ・クルーズ・コントロールとセンサーフュージョン ADAS/自動運転システムへのモデル予測制御（MPC）の応用に注目します。アダプティブ・クルーズ・コントロール（ACC）にMPCを適用し、センサーフュージョンと組み合わせたフィードバック制御システムのシミュレーション例について紹介します。Simulinkは車両運動やセンサーを含むACCシステム全体のモデル化、閉ループでのテスト・評価を可能とし、アドバンストなアルゴリズム開発の生産性を向上させます。