モデル予測制御のソフトウェア設計と実装 ──Pythonによるモデル化・検証とC＋＋ライブラリ開発（技術評論社） [電子書籍]

モデル予測制御のソフトウェア設計と実装 ──Pythonによるモデル化・検証とC＋＋ライブラリ開発（技術評論社） の 商品概要

• 本書は，制御対象のふるまいを予測しながら最適な操作量を計算する「モデル予測制御」を題材に，理論だけで終わらせず，実際に動く高速で読みやすいC++コードとして実装するための実践書です。スパース行列を活用した効率的な行列演算，制御アルゴリズムのライブラリ設計，Pythonによるモデル化・検証からC++コード生成，組込みシステムへの実装までを一気通貫で解説します。生成AIも設計・実装の補助として取り入れながら，現場で再利用できる開発ワークフローと高速化の考え方を身につけます。制御の知識をソフトウェアとして形にしたいエンジニア，研究者，大学院生に向けて，自ら実装し，検証し，改善できる力を育てる一冊です。
  

• 目次

  第1章：制御系設計の目的
  制御とは
  フィードバック制御
  物理を理解し，操る
  ラプラス変換によるダイナミクス表現
  制御工学最大の発明「PID制御」
  制御器の汎用化
  制御アルゴリズムのソフトウェア実装
  ハードウェア実装の限界
  z変換を使ったプログラム化
  ソフトウェア実装のメリット，デメリット
  アナログとデジタル，連続と離散
  組み込み実装の難しさ
  メモリ，計算速度の制約
  リアルタイム実行の必要性
  実機デバッグの困難さ
  安全性の要求
  モデルベース開発
  シミュレーションの活用
  設計フェーズをレイヤに分ける
  コード生成
  MBDの課題
  本書のゴール
  実現すること
  モデル予測制御を高い計算効率で実装する
  本書の内容
  生成AI時代にあるべきMBDの姿
  生成AIがあれば技術者は不要なのか
  参考資料
  
  第2章：制御系設計ワークフローを理解する
  制御プログラムの参照モデル
  1層：物理層
  2層：論理回路層
  3層：プロセッサ層
  4層：アセンブル層
  5層：コンパイル層
  6層：振る舞い層
  7層：アルゴリズム層
  アルゴリズム実装の観点
  物理量を表すデータ型
  固定小数点数
  浮動小数点数の数値計算不安定問題
  行列の条件数で不安定性を調べる
  浮動小数点数のゼロ除算回避
  浮動小数点数の論理演算
  言語実装の観点
  メモリ範囲外アクセスの保護
  無限ループの回避
  制御実行時におけるメモリ動的割り当ての禁止
  可能ならRustを使いたい
  ワークフローの設計
  MPC実装の流れ
  C++による実装の流れ
  開発フェーズの違い
  開発環境を提案
  ライブラリのアーキテクチャ設計
  MPCの学問体系
  既存Pythonライブラリの現状
  Gitリポジトリ構造
  数学計算ライブラリ
  オブジェクト指向とクラス設計
  参考資料
  
  第3章：行列計算のライブラリ化とC++実装
  効率の良い行列計算を実現するには
  分かりやすい，かつ速い「ゼロコスト抽象」
  行列の定義
  行列同士の演算
  制御工学で扱う行列の特徴
  行列計算のライブラリ構造
  C++バージョンについて
  行列クラスの定義
  メモリのどこに格納するか
  行優先と列優先──データをどう並べるか
  テンプレートクラスによる汎化
  行列の演算を定義
  インライン展開と参照渡し
  for文の効率化
  テンプレートメタプログラミング
  範囲外アクセスの保護
  転置行列の定義
  対角行列の定義
  スパース行列の定義
  スパース行列の表現方法「CSR形式」
  スパース行列の加算
  スパース行列の行列積
  CSR形式のテンプレートメタプログラミング
  コンパイル時展開型CSR形式スパース行列の定義
  スパース行列のループアンローリング
  行列の除算
  逆行列の定義
  効率的な逆行列計算「GMRES法」
  GMRES法の実装
  インタフェースの定義
  3種類の行列クラスを使い分ける
  機能の構造化
  「名前空間」による名前被り防止
  逆行列計算クラスの定義
  参考資料
  
  第4章：制御工学計算のライブラリ化とC++実装
  本章の目的
  状態空間によるシステム表現
  離散時間かつ線形の状態空間を実装
  テンプレート関数の型推論
  クラスに属する型エイリアスと定数
  型と実体の作り方を統一する
  PythonからC++コードを自動生成
  状態空間クラスインスタンスを自動コード生成
  行列クラスインスタンスを自動コード生成
  空のスパース行列
  コード生成スクリプト
  カルマンフィルタの実装
  カルマンフィルタの機能
  カルマンフィルタの計算の流れ
  カルマンフィルタクラスを定義（Python）
  カルマンゲインGの収束演算
  カルマンフィルタクラスを定義（C++）
  C++カルマンフィルタのクラスインスタンスコード生成
  むだ時間の実装
  参考資料
  
  第5章：モデル予測制御計算のライブラリ化とC++実装
  本章の目的
  1. プラントモデリング
  2. MPCの定義とシミュレーション
  3. C++コード生成と動作確認
  4.実機実装
  線形時不変，制約なしMPCの実装
  メンバー変数を作る
  指令値軌道Rの作り方
  むだ時間を補償する機能
  線形時不変，制約ありMPCの実装
  最適化アルゴリズム「アクティブセット法」
  最適化計算を実現する「KKT連立方程式」
  可変サイズの行列計算
  制約を管理する「アクティブセット」クラス
  最適化の反復計算
  線形時変，制約なしMPCの実装
  実現したいコード
  関数オブジェクト
  数式計算の実装
  数式計算から数値計算へ変換
  関数化とクラス化
  数式からC++までコード生成
  抽象構文木によるPythonコード解析
  C++の関数オブジェクト
  参考資料
  
  Appendix：開発環境の構築とNMPC実装
  Modeling-Coding-Automation-Projectの環境構築
  コード実行環境
  1. WSLの有効化
  2. Ubuntu 24.04をインストール
  3. Visual Studio Code（VSCode）をインストール
  4. WSL Ubuntuの起動
  5. Dockerのインストール
  6. Dockerイメージを作成
  7. ライブラリのサンプルコードを実行
  C++デバッガのバグ
  非線形モデル予測制御の計算時間測定
  環境の準備
  計測実行
  NMPCの設計内容
  参考資料
  

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