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[4P2-OS-17b-03] 時相深層展開を用いたモデル予測制御の軌道追従制御
キーワード：時相深層展開、モデル予測制御、軌道追従
深層展開は，反復型アルゴリズムに対して学習可能パラメータを埋め込み学習を通じて最適化することで，アルゴリズムの性能を向上させる手法である．特に時相深層展開は動的システムの状態変化をディープニューラルネットワークの階層に展開することで適切な制御入力を学習，獲得する手法であり，複雑な動的システムの最適制御問題への適用が可能である．時相深層展開は非線形システムの最適制御問題に対する有効性が知られているが，軌道追従制御問題に対する有効性は明らかではない．そこで本研究では，時相深層展開を用いたモデル予測制御を車両の軌道追従制御問題に対して適用し，その有効性を検証することを目的とする．その結果として，設定した参照軌道に対して高い精度の車両追従を実現できることが確認された．
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