🤖 03. 強化学習と古典制御の比較・ハイブリッド展開
Comparison of Reinforcement Learning and Classical Control with Hybrid Approaches
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本節では、強化学習（RL） と 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、両者を統合したハイブリッド制御の可能性についても考察します。
📐 比較：強化学習 vs 古典制御 / RL vs Classical Control
| 項目 / Aspect | 古典制御（例：PID） / Classical Control (e.g., PID) | 強化学習（RL） / Reinforcement Learning |
|---|---|---|
| モデル必要性 / Model Requirement | 要求される（伝達関数、状態空間モデル） Requires known transfer function or state-space model |
不要（モデルフリー） No explicit model required (model-free) |
| 実装難易度 / Implementation Complexity | 比較的容易 Relatively simple |
訓練環境構築・調整が必要 Requires training environment and tuning |
| 安定性解析 / Stability Analysis | 理論的に保証可能 Can be guaranteed via theory |
保証困難（経験依存） Difficult to guarantee (experience-based) |
| 外乱・ノイズ耐性 / Disturbance & Noise Robustness | 設計次第（ロバスト設計で対応） Depends on design (robust control possible) |
適応的に対応可能 Can adapt dynamically |
| リアルタイム性 / Real-Time Performance | 高い High |
推論は高速、学習は重い Inference fast, training costly |
| 利用場面 / Typical Applications | 既知モデル・定常系 Known models, steady-state systems |
非線形・複雑・未知環境系 Nonlinear, complex, unknown environments |
🧠 ハイブリッド制御の方向性 / Hybrid Control Strategies
| 戦略 / Strategy | 説明 / Description |
|---|---|
| PID + RL補正 / PID + RL Refinement | PIDの安定性を維持しつつ、RLで微調整や適応性を追加 Keep PID stability, add adaptability via RL |
| RLによるパラメータチューニング / RL-based Parameter Tuning | PIDゲインなどをRLで最適化 Optimize PID gains using RL |
| 状況依存スイッチング / Context-Based Switching | 状況に応じてPIDとRLを切り替え Switch between PID and RL depending on context |
| マルチモーダル制御 / Multi-Modal Control | RLが上位意思決定、PID等が下位制御（階層構造） RL handles high-level decisions, PID handles low-level control |
🔧 応用例 / Application Examples
- モータ制御 / Motor Control：速度制御はPID、軌道計画はRL
- モバイルロボット / Mobile Robots：走行安定化はPID、経路選択はRL
- 組込み制御 / Embedded Systems：リアルタイム応答はPID、最適化や予測はRL
💡 AITL構想との接続 / Connection with AITL Framework
本教材の最終章で扱う AITL構想 では、制御を以下の三層に分けます：
- 本能層 / Reflex Layer（FSM）
- 理性層 / Rational Layer（PIDなど古典制御）
- 知性層 / Intelligent Layer（LLM + RL）
これにより、ルール・反射・学習・推論を組み合わせた次世代制御アーキテクチャが実現します。
Combining rules, reflexes, learning, and reasoning for next-generation control systems.
🔚 まとめ / Summary
- RLと古典制御は目的や条件に応じて使い分け、または組み合わせが有効
- ハイブリッド戦略により、柔軟性と安定性を両立できる
⬅️ 前節 / Previous: 02. 倒立振子 + DDPG
Applies DDPG to a continuous CartPole control problem.