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🧠 Part 7: 強化学習による制御（Reinforcement Learning Control）

本章では、強化学習（Reinforcement Learning, RL）を用いた制御設計手法を学びます。
制御対象とのインタラクションを通じて最適な行動ポリシーを獲得し、モデルフリーな自律制御を実現します。

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🎯 学習目標 / Learning Objectives

• 強化学習の基本構造（状態・行動・報酬）を理解する
• 倒立振子や2輪車両などの制御問題にRLを適用する
• DDPG、PPOなどの代表的なアルゴリズムを実装する
• GymやPyBulletなどのシミュレーション環境を使う
• 制御理論との違いや利点・課題を把握する

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📁 ディレクトリ構成（予定）

part07_rl_control/
├── theory/                   # 理論資料（Markdown）
│   ├── 01_rl_basics.md
│   ├── 02_cartpole_ddpg.md
│   ├── 03_rl_vs_classical.md
├── simulation/               # 実装コード
│   ├── cartpole_ddpg.py
│   └── ppo_pendulum.py
├── notebooks/                # 可視化や訓練経過分析用Notebook
│   └── ddpg_training_log.ipynb
├── figures/                  # 図版（構造図、学習曲線など）
└── README.md

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🧪 実験コード（予定）

内容	ファイル名
倒立振子 DDPG実装	cartpole_ddpg.py
PendulumへのPPO適用	ppo_pendulum.py
学習ログの可視化	ddpg_training_log.ipynb

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🧠 理論資料（Markdown）

タイトル	ファイル
強化学習の基本構造と用語解説	01_rl_basics.md
倒立振子制御へのRL応用	02_cartpole_ddpg.md
古典制御との違いとハイブリッド展開	03_rl_vs_classical.md

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🔜 今後の展開（Next Steps）

• モデル予測制御との融合（MPC × RL）
• 状態推定器・報酬設計の高度化
• AITL構想との接続（LLMを使った報酬設計やRL補助）

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📚 参考資料

• OpenAI Gym
• Spinning Up in Deep RL
• Lillicrap et al., “Continuous Control with Deep Reinforcement Learning” (2016)
• 本教材：EduController

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