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

Daisuke Akasaka, MathWorks

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、アルゴリズムはもちろんのこと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。

各専用ツールは、ADAS/自動運転システムの開発を強力に後押しします。Model Predictive Control ToolboxはMPCコントローラの設計を支援します。Automated Driving Toolboxはセンサーフュージョンアルゴリズムの設計を支援します。また、センサーモデルや道路・周辺車両のシナリオ作成機能を提供します。Embedded Coderを使うことで、モデルからCコードを自動生成し、アルゴリズムをソフトウェアテストやハードウェア実装へ展開することができます。

対象製品

その他のリソース

自動運転・ADASの開発･検証プラットフォーム：Automated Driving Toolbox (24:21)

モデル予測制御（MPC）ホワイトペーパー

シリーズ: モデル予測制御（MPC）のビデオシリーズ

6:24

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。

9:00

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。

1:03:55

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。

7:52

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