片山想太郎 情報学研究科博士後期課程学生、大塚敏之 同教授、トヨタ自動車株式会社らの研究グループは、制御対象に状態やシステムの不連続な変化（離散事象）を伴う実時間最適制御（モテ?ル予測制御）の高速アルゴリズムの開発に成功しました。
时々刻々変化する状况に応じて、最适な未来の动きを実时间で计算しながら制御を行うモデル予测制御は、自动运転や电力システムなど幅広い応用に向けて活発に研究されています。しかし、制御対象のモデルが离散事象を伴うときには场合分けが生じ、计算が膨大になるため、モデル予测制御の実现は困难でした。このような例としては、地面と足の接触に応じて速度が不连続に変化し、运动方程式が切り替わる2足歩行ロボットがあげられます。
本研究で提案したアルゴリズムでは、离散事象を含む最适な予测动作全体の计算と、予测した离散事象の系列の変化に応じた部分的な动作の修正を组み合わせることで、効率的な计算を行うことに成功しました。このアルゴリズムによって、离散事象を伴う制御対象にモデル予测制御を适用することが可能になり、ロボットや化学プロセスなど、身の回りの様々な离散事象を含む制御システムの性能を限界まで引き出すことが可能になります。
本研究成果は、2019年11月5日に、国際学術誌「International Journal of Robust and Nonlinear Control」のオンライン版に掲載されました。
図：本研究の概要図
详しい研究内容について
书誌情报
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Sotaro Katayama, Masahiro Doi and Toshiyuki Ohtsuka (2019). A moving switching sequence approach for nonlinear model predictive control of switched systems with state‐dependent switches and state jumps. International Journal of Robust and Nonlinear Control. 30(2), 719-740.
