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🤖 03. 強化学習と古典制御の比較・ハイブリッド展開

本節では、強化学習（RL）と従来の古典制御（PIDなど）を比較し、
それぞれの特徴・利点・課題を整理します。さらに、両者の統合によるハイブリッド制御の可能性についても考察します。

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📐 比較：強化学習 vs 古典制御

項目	古典制御（例：PID）	強化学習（RL）
モデル必要性	要求される（伝達関数、状態空間など）	不要（モデルフリー）
実装難易度	比較的簡単	訓練環境構築と調整が必要
安定性解析	理論的に保証可	保証困難（経験ベース）
外乱・ノイズへの耐性	設計次第（ロバスト設計）	適応的に対応可能
リアルタイム性	高い	推論は速いが学習は重い
利用場面	既知モデル・定常系	非線形・複雑・未知環境系

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🧠 ハイブリッド制御の方向性

戦略	説明
PID + RL補正	PIDベースの安定性を保ちつつ、RLで微調整や適応性を付加
RLによるパラメータチューニング	PIDゲインなどをRLで最適化（例：NN-PID強化）
状況依存スイッチング	状況に応じてRL制御とPID制御を切り替え
マルチモーダル制御	RLが上位意思決定を担い、PID等が下位制御を行う（階層構造）

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🔧 応用例

• モータ制御：速度制御にPID、軌道学習にRL
• モバイルロボット：走行にPID、経路選択にRL
• 組込み系：リアルタイム応答はPIDで保証、予測・最適化にRL活用

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💡 AITL構想との接続

本教材の最終章で取り扱う「AITL構想」では、次の三層で制御を統合します：

• 本能層（FSM）
• 理性層（PIDなど古典制御）
• 知性層（LLM + RL）

これにより、ルール・反射・学習・推論を併せ持つ、次世代型制御アーキテクチャを実現します。

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🔚 まとめ

強化学習と古典制御は、目的やシステム特性に応じて使い分け・組み合わせが重要です。
ハイブリッド戦略により、双方の強みを活かした柔軟で堅牢な制御が可能になります。

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