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🔄 Part 03: 適応制御・ロバスト制御（Adaptive & Robust Control）

本章では、制御対象のパラメータ変動・モデリング誤差に対応する
適応制御とロバスト制御について理論と実装の両面から学びます。
また、FSM×PID×LLMで構成される AITL-H における「理性層」の柔軟化技術としても位置づけられます。

🎯 学習目標

🧩 構成一覧

📘 theory/

ファイル名 内容
01_adaptive_intro.md 適応制御の概要と必要性
02_mrac_design.md MRAC（モデル参照型適応制御）の理論
03_gain_scheduling.md ゲインスケジューリング制御の仕組み
04_robust_control.md ロバスト制御とH∞制御の基礎

🧪 simulation/

スクリプト名 内容
mrac_simulation.py MITルールによるMRACのステップ追従
gain_schedule_demo.py スケジューリングによる比例制御の補間
hinf_synthesis_demo.py 感度・補償関数のボード解析によるH∞デモ

🖼️ figures/

ファイル名 内容
mrac_response.png MRAC応答曲線
gain_schedule_response.png GS制御の動的応答
hinf_sensitivity_response.png H∞制御における $S$/$T$ の周波数応答

🔗 AITL-H連携ポイント

AITL層 制御役割 本章との関係
本能（FSM） 状態遷移制御 モードごとのゲインスケジューリング
理性（PID） 汎用的物理制御 MRACでチューニング、H∞で保証強化
知性（LLM） 状況予測・判断 制御戦略選択・制御パラメータ提案支援

🚧 今後の展開予定