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

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🇯🇵 日本語 / Japanese

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。

This chapter explores control design using Reinforcement Learning (RL).
By interacting with the environment, agents learn optimal policies for model-free and autonomous control.

🎯 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
Understand the basic structure of RL: states, actions, rewards
倒立振子や2輪車両などの制御問題にRLを適用する
Apply RL to control problems such as cartpole and two-wheeled vehicles
DDPG、PPOなどの代表的アルゴリズムを実装する
Implement popular algorithms such as DDPG and PPO
GymやPyBulletなどの環境を使い実験する
Use simulation environments like Gym and PyBullet
制御理論との違い・利点・課題を把握する
Understand differences, benefits, and challenges compared to classical control

📁 ディレクトリ構成（予定） / Directory Structure (Planned)

part07_rl_control/
├── theory/                   # 理論資料 / Theory Notes
│   ├── 01_rl_basics.md
│   ├── 02_cartpole_ddpg.md
│   ├── 03_rl_vs_classical.md
├── simulation/               # 実装コード / Simulation Scripts
│   ├── cartpole_ddpg.py
│   └── ppo_pendulum.py
├── notebooks/                # Notebook形式 / Analysis Notebooks
│   └── ddpg_training_log.ipynb
├── figures/                  # 図版 / Figures
└── README.md

🧪 実験コード（予定） / Experimental Code (Planned)

内容 / Description	ファイル / File
倒立振子 DDPG実装 DDPG for cartpole	`cartpole_ddpg.py`
PendulumへのPPO適用 PPO on Pendulum	`ppo_pendulum.py`
学習ログの可視化 RL training visualization	`ddpg_training_log.ipynb`

🧠 理論資料 / Theory Notes `theory/`

タイトル / Title	ファイル / File
強化学習の基本構造と用語解説 RL foundations and terminology	`01_rl_basics.md`
倒立振子制御へのRL応用 RL applied to cartpole control	`02_cartpole_ddpg.md`
古典制御との違いとハイブリッド展開 Comparison with classical control & hybridization	`03_rl_vs_classical.md`

🔜 今後の展開 / Next Steps

モデル予測制御（MPC）との融合
Fusion of RL and Model Predictive Control (MPC)
報酬設計・状態推定の高度化
Advanced reward shaping and state estimation
AITL構想との接続（LLMによる報酬補助など）
Integration with AITL framework (LLM-assisted reward design, etc.)

📚 参考資料 / References

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

👤 著者・ライセンス | Author & License

📌 項目 / Item	📄 内容 / Details
著者 / Author	三溝真一（Shinichi Samizo）
💻 GitHub
📜 ライセンス / License	コード / Code: MIT 教材テキスト / Text: CC BY 4.0 図表 / Figures: CC BY-NC 4.0

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ニューラルネットワークを利用した制御（NN-PID、逆モデル制御など）を扱います。
Covers neural network-based control methods such as NN-PID and inverse model control.

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データ駆動型制御（Koopman演算子、行列識別など）を扱います。
Covers data-driven control methods including the Koopman operator and system identification.

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