MPC

MPC（Model Predictive Control）は、車両の運動モデルを用いて将来の挙動を予測し、制約条件下で最適な制御入力を計算する先進的な制御手法です。ステアリング角度やアクセル・ブレーキの制御に広く使われ、快適性と安全性を両立した高品質な走行制御を実現します。

制御原理と実装

車両の運動方程式（自転車モデル、ダイナミックモデルなど）を基に、数秒先までの車両挙動を予測します。目標軌跡への追従、制約条件（最大ステアリング角、加減速限界など）の遵守、乗り心地の最適化を同時に考慮した最適化問題を解きます。周期的に最適化を繰り返すリセディング水平制御により、外乱や予測誤差に対してロバストな制御を実現します。

利点と課題

計算負荷が高いことが主な課題ですが、多目的最適化や制約の明示的な扱いが可能という大きな利点があります。リアルタイム制御のため、高速な最適化ソルバーや近似手法の開発が進められています。また、学習型MPCでは機械学習を組み合わせることで、モデル化が困難な要素（タイヤ特性、路面摩擦など）の適応的な推定も可能になっています。