🔄 05. データ駆動 vs モデルベース制御（統合と展望）
Data-Driven vs Model-Based Control — Integration and Outlook
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本節では、これまで学んできたデータ駆動型制御と、
伝統的なモデルベース制御との違いや統合の方向性について整理します。
This section summarizes the differences and possible integrations between data-driven control and traditional model-based control.
🎯 基本的な違い / Key Differences
| 観点 / Aspect | モデルベース制御 / Model-Based Control | データ駆動型制御 / Data-Driven Control |
|---|---|---|
| 必要な情報 / Required Information | 数式モデル（力学方程式など） / Mathematical model (e.g., dynamics) | 観測データ / Observational data |
| 建模の手法 / Modeling Method | 理論ベース（物理法則） / Theory-based (physical laws) | 統計・学習・回帰 / Statistics, learning, regression |
| 利点 / Advantages | 理論的保証・解析的手法が可能 / Theoretical guarantees, analytical tools | 柔軟性・建模不要・実験的に強い / Flexible, no modeling needed, strong in experimental settings |
| 欠点 / Disadvantages | モデル誤差に弱い・開発コスト大 / Sensitive to model errors, costly development | 過学習・汎化性の確保が課題 / Risk of overfitting, generalization issues |
🔁 統合的アプローチの例 / Examples of Integrated Approaches
| 統合方法 / Integration Method | 内容 / Description |
|---|---|
| モデル補完型 / Model-Completion | 不完全なモデルをデータで補正（例：NN補正、リカレント残差） / Use data to correct incomplete models (e.g., NN correction, recurrent residuals) |
| モデル予測型 / Model-Predictive | データ同定モデルでMPCを構築 / Build MPC using identified models |
| 学習支援型 / Learning-Assisted | 強化学習・DMDの結果をPIDなどに反映 / Apply RL/DMD results to PID tuning |
| データ駆動H∞制御 / Data-Driven $H_\infty$ | データに基づくロバスト制御器の設計 / Robust controller design from data |
🧪 実践上の選択戦略 / Practical Selection Strategies
-
モデルが既知 or 入手可能な場合 / If the model is known or available
→ モデルベース制御＋簡易フィードバック補正
→ Model-based control + simple feedback correction -
モデル化が困難 or 現場対応重視の場合 / If modeling is difficult or on-site adaptability is key
→ データ駆動型制御（DMD, Koopman, NN）
→ Data-driven control (DMD, Koopman, NN) -
ハイブリッド戦略 / Hybrid Strategy
→ 初期設計にモデルを用い、運用段階でデータ補正を組み込む
→ Use model for initial design, incorporate data-based corrections during operation
🧠 AITL構想との関係 / Relation to the AITL Concept
- FSM（本能層 / Instinct Layer）：ルールベース制御 / Rule-based control
- PID（理性層 / Rational Layer）：モデルベース補償 / Model-based compensation
- LLM（知性層 / Intelligence Layer）：データ駆動・文脈適応制御（Koopman, RL, NN） / Data-driven & context-adaptive control (Koopman, RL, NN)
本教材の最終章では、これらの融合として「知能制御アーキテクチャ」を扱います。
In the final chapter, we will cover “Intelligent Control Architectures” integrating these layers.
🔚 まとめ / Summary
- モデルベースとデータ駆動は対立概念ではなく、補完的な技術
Model-based and data-driven methods are complementary technologies, not opposites. - 現代の制御設計では、両者を適切に組み合わせる戦略が鍵となります
Modern control design benefits from strategically combining both.
⬅️ 前節 / Previous
サブスペース同定法の理論と実装例を解説します。
Covers the theory and implementations of subspace identification.