モデル予測制御とは、システム挙動の物理モデルを用いて将来の振る舞いを予測し、制約を満たしながら最適な制御入力を決定する制御手法です。ロボティクスや自動運転、AIとの融合による高度な応用で広く活用されています。
モデル予測制御とは
一言でいうと「将来の状態を予測し、現時点で最も良い操作を計算して決める制御技術」です。
詳しく解説
モデル予測制御は、対象とするシステムが将来どのように動くかを数理モデルによって予測し、ある評価関数を最小化（または最大化）するような制御入力を最適化計算によって求めます。一定の未来の区間（ホライズン）について予測と最適化を繰り返し行い、最初の制御入力だけを実際にシステムへ適用する点が特徴です。近年では、複雑な非線形システムへの対応や計算の高速化のため、機械学習や強化学習、ニューラルネットワークを用いたモデル予測制御の研究と実用化が進んでいます。
具体例・使われ方
自動運転車におけるステアリングやアクセルの軌道生成、産業用ロボットアームの滑らかな経路計画、ドローンの姿勢安定化やビル空調の省エネルギー最適制御などで利用されています。
似た用語との違い
従来のPID制御は過去や現在の誤差に基づいて出力を決定しますが、モデル予測制御は将来の予測と数理最適化を行う点が大きく異なります。
注意点
正確なシステムモデルの構築が必要であることや、将来予測と最適化の計算に高い計算コストがかかるため、リアルタイム処理が難しいシステムでは適用に工夫が必要です。
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更新日時: 2026年9月14日 02:01