次世代の制御技術、モデル予測制御の入門書の決定版登場！「PythonとCasADiで学ぶモデル予測制御」はPythonコードも充実しているので、初心者でも１日でプログラムを動かしながら学べます！
2024年5月14日（火）18時16分 PR TIMES
製造業を中心に様々なAIシステム開発を手掛ける、株式会社 Proxima Technology（ 東京都台東区上野5-24-16 KDX御徒町 6F）は、モデル予測制御の入門書である「PythonとCasADiで学ぶモデル予測制御」を6/18（Amazonでは6/20）より発売開始いたします！
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/74074/12/74074-12-3f3a49b4606c576a052be11280dc409b-1748x2480.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
「PythonとCasADiで学ぶモデル予測制御」 https://amzn.asia/d/0W4QHUd
制御技術の最先端：モデル予測制御
モデル予測制御という手法は、常に未来を予測しながら”良い”制御を計算するという考え方で、これは将棋で例えるのであれば何手も先を深読みしながらその時に考えられる最善の手を探す、というように言えるかもしれません。
モデル予測制御はヒューマノイドロボットや宇宙ロケット、自動運転車などで大きな成果を上げ始めている技術ではありますが、計算機の進化がこのまま続けばあらゆるデバイスの制御に用いられる時代が来るかもしれません。大幅な省エネ効果や制御性能の改善によって既存の全産業の在り方を変えられるようなポテンシャルがあると信じています。
出版背景
本書を執筆したきっかけは、その当時（そして現在でも）日本語の文献の少なさによってモデル予測制御を勉強することに大変苦労したという体験にあります。また、実装に関する情報はさらに少なく、初学者にとってはこの技術を実問題に適用するということは非常にハードルが高いという状況になっていました。
これほど素晴らしい技術が単なる情報不足で広まっていかないというのは非常に残念な思いもあり、存在していないのであれば自分たちで作るしかない、ということで執筆をすることとしました。
本書は、古典制御から現代制御に至るまで一通り制御工学を学んだ大学生の方々や、社会人として制御に関わる業務に携わっている方々を対象に書かれています。必要な数学の知識は学部2年生相当の線形代数と微積分、またプログラミングの知識はPythonで簡単な数値計算のコードを実装できるくらいを想定しています。
また、本書ではCasADiというオープンソースのライブラリを使用しています。CasADiは特に最適制御に重きを置いたライブラリであるため、本書ではこれを採用することにしました。
各種デモ
[画像2: https://prtimes.jp/api/file.php?c_id=74074&t=animationGifImage&f=1e469ee4babf39a5786b9b5d7da7d6b7.gif ]倒立振子
[画像3: https://prtimes.jp/api/file.php?c_id=74074&t=animationGifImage&f=9c02e22e1dae21b4a5f07d93c5989c9f.gif ]２次元ドローン（クアッドローター）
[画像4: https://prtimes.jp/api/file.php?c_id=74074&t=animationGifImage&f=54bb06fe335cfac7ef77d575968db0bc.gif ]ゴム紐制御
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/74074/12/74074-12-3f3a49b4606c576a052be11280dc409b-1748x2480.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
「PythonとCasADiで学ぶモデル予測制御」 https://amzn.asia/d/0W4QHUd
制御技術の最先端：モデル予測制御
モデル予測制御という手法は、常に未来を予測しながら”良い”制御を計算するという考え方で、これは将棋で例えるのであれば何手も先を深読みしながらその時に考えられる最善の手を探す、というように言えるかもしれません。
モデル予測制御はヒューマノイドロボットや宇宙ロケット、自動運転車などで大きな成果を上げ始めている技術ではありますが、計算機の進化がこのまま続けばあらゆるデバイスの制御に用いられる時代が来るかもしれません。大幅な省エネ効果や制御性能の改善によって既存の全産業の在り方を変えられるようなポテンシャルがあると信じています。
出版背景
本書を執筆したきっかけは、その当時（そして現在でも）日本語の文献の少なさによってモデル予測制御を勉強することに大変苦労したという体験にあります。また、実装に関する情報はさらに少なく、初学者にとってはこの技術を実問題に適用するということは非常にハードルが高いという状況になっていました。
これほど素晴らしい技術が単なる情報不足で広まっていかないというのは非常に残念な思いもあり、存在していないのであれば自分たちで作るしかない、ということで執筆をすることとしました。
本書は、古典制御から現代制御に至るまで一通り制御工学を学んだ大学生の方々や、社会人として制御に関わる業務に携わっている方々を対象に書かれています。必要な数学の知識は学部2年生相当の線形代数と微積分、またプログラミングの知識はPythonで簡単な数値計算のコードを実装できるくらいを想定しています。
また、本書ではCasADiというオープンソースのライブラリを使用しています。CasADiは特に最適制御に重きを置いたライブラリであるため、本書ではこれを採用することにしました。
各種デモ
[画像2: https://prtimes.jp/api/file.php?c_id=74074&t=animationGifImage&f=1e469ee4babf39a5786b9b5d7da7d6b7.gif ]倒立振子
[画像3: https://prtimes.jp/api/file.php?c_id=74074&t=animationGifImage&f=9c02e22e1dae21b4a5f07d93c5989c9f.gif ]２次元ドローン（クアッドローター）
[画像4: https://prtimes.jp/api/file.php?c_id=74074&t=animationGifImage&f=54bb06fe335cfac7ef77d575968db0bc.gif ]ゴム紐制御
