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J-GLOBAL ID：202502215325116275   整理番号：25A2986232

確率推論に基づくモデル予測制御入門

An Introduction to Model Predictive Control via Probabilistic Inference

著者 (2件)： 本田康平 (名古屋大学) ,  本田康平 (株式会社サイバーエージェント AI Lab)
資料名： 日本ロボット学会誌  (ロボ學)
巻： 43  号： 8  ページ： 735-740(J-STAGE)  発行年： 2025年 
JST資料番号： Y0482A  ISSN： 0289-1824  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・確率推論を用いてモデル予測制御の最適制御問題を解く枠組みの理論と応用について解説。
・実際の応用では,どのようなチューニングが必要になるか,また,どのような発展研究がおこなわれているかについて記述。
・確率推論に基づくモデル予測制御に関して,意思決定の迅速化や拡散モデルとの関連における今後の課題について説明。

シソーラス用語： *モデル予測制御 ,  *確率推論 ,  最適制御 ,  ネットワーク ,  エントロピー ,  情報量 ,  意思決定 ,  Lagrange乗数法 ,  費用関数 ,  Boltzmann分布 ,  拡散モデル ,  制御理論
準シソーラス用語： Kullback-Leiblerダイバージェンス ,  Lagrange未定乗数法 ,  グラフィカルモデル

著者キーワード (5件)： Model Predictive Control ,  Control as Inference ,  Model Predictive Path Integral Control ,  Bayesian Inference ,  Variational Inference

分類 (1件)： システム・制御理論一般  (IA02010H)

引用文献 (17件)：

• 1) H.J. Kappen: “Path integrals and symmetry breaking for optimal control theory,” Journal of statistical mechanics: theory and experiment, vol.2005, no.11, p.P11011, 2005.
• 2) G. Williams, P. Drews, B. Goldfain, J.M. Rehg and E.A. Theodorou: “Information-theoretic model predictive control: Theory and applications to autonomous driving,” IEEE Transactions on Robotics, vol.34, no.6, pp.1603-1622, 2018.
• 3) S. Levine: “Reinforcement learning and control as probabilistic inference: Tutorial and review,” arXiv preprint arXiv:1805. 00909, 2018.
• 4) Z. Wang, O. So, J. Gibson, B. Vlahov, M.S. Gandhi, G.-H. Liu and E.A. Theodorou: “Variational inference MPC using tsallis divergence,” Robotics: Science and Systems, 2021.
• 5) A. Abdolmaleki, J.T. Springenberg, Y. Tassa, R. Munos, N. Heess and M. Riedmiller: “Maximum a posteriori policy optimisation,” International Conference on Learning Representations, PMLR, 2018.

タイトルに関連する用語 (2件)： 確率推論 ,  モデル予測制御