やりたいを実現するモーションコントロール:MPC

研究概要

奥田研では、自動車や移動ロボットを対象にした行動計画･制御の技術としてモデル予測制御(MPC)の研究に取り組んで
います。
MPCでは、①実現したい目標を記述し、②やってはいけない事を記述し、そのうえで③動作のスムーズさや省エネ性と制御性能のバランスを決定するため、より直感的に計画･制御
問題の同時解決が可能です。
奥田研では、従来では難しかった複数タスクの時間的切り替えや並列実行が可能なマルチタスク型MPCや、牽引車両のような若干複雑な制御対象の前進･後退も含めた自動行動計画を実現するMPC、厳密な障害物回避を考慮可能なMPC等、様々な拡張を通してPID制御くらい簡単に使え、「やりたい
事ができる」MPCの実現を目指しています。

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  牽引車両の狭路通過

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  MPC builderによるマルチタスク並列実行

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  判断/モード切替がある
  制御対象のモデル化・予測と制御(ここでは人)

産業界へのアピールポイント

• MPCは移動/手先計画と制御の同時解決が可能
• 小規模問題なら組込CPUでも実行可能な高速ロジック
• やってほしくない事や安全要件(入力上限、速度上限、衝突回避など)を直接記述できる直感的な設計
• ゲインを直接調整せず、安定性を保ちながら目的達成度のバランスで動作をチューニング可能

実用化例･活用例

• モビリティの正着制御･ 牽引型車両の狭小通路通過
• 多自由度や冗長自由度、非ホロノミック特性等直感的な行動計画･制御が難しい対象のモーションコントロール
• 非凸な制約(衝突回避やある速度帯を使用しない、等)を考慮したモーションコントロール
• 人など予測が難しい対象の非線形モデル化技術と不確実性を考慮した非線形ロバストモデル予測制御