フィードバック制御のメリット：目標値追従/外乱抑制/安定化

ラズパイとPythonで一緒に！センサ・フュージョン入門

フィードバック制御の基本構造

フィードバック制御は，出力された情報を入力の決定に使う制御方式です．対象の状態を観測し，その情報をもとに操作量を更新します．目標値と現在の状態との差を評価し，その差が小さくなる方向へ入力を与えます．この情報の循環がフィードバックです．制御対象，制御器，観測という要素が明確にわかれ，教科書ではブロック図として整理されます．

フィードバック制御では，観測できる量が制御性能を左右します．回転角度を直接使う場合もあれば，角速度の情報を併用する場合もあります．必要な状態が直接得られないときは，オブザーバを使って状態を推定します．推定された状態を制御入力の計算に使う構成が一般的です．このとき，状態推定と制御は切り離せない関係です．

目標値追従の役割

目標値追従は，フィードバック制御の代表的な役割です．あらかじめ与えた目標値に対して，状態が近づくように操作を更新します．目標値を変えると，状態もそれに応じて変化します．この挙動は，目標と状態の差を使って操作を決める構造から生まれます．

ラズパイとPythonを用いた実験環境では，目標値を変数として与え，その変化に対する応答を観察できます．状態が目標へ滑らかに近づくか，振動するか，遅れるかといった挙動は，制御器の設計に依存します．目標値追従は，制御系の基本性能を確認する指標です．

1. 目標値：望ましい状態を数値で与える量です
2. 偏差：目標値と現在状態との差です
3. 追従：偏差が小さくなる方向へ状態が動く性質です

外乱抑制と安定化の役割

外乱抑制もフィードバック制御の重要な役割です．外乱は，負荷変動や環境変化のように，意図せず加わる影響です．外乱が加わると状態は一時的に乱れます．フィードバック制御では，乱れた状態を観測し，操作を更新することで元の状態へ戻します．外乱があっても目標付近に留まる性質が外乱抑制です．

安定化は，不安定な対象を扱うための役割です．入力を与えないと状態が発散する対象も存在します．姿勢が崩れやすい系や，バランスを失いやすい系が該当します．フィードバック制御は，状態が逸脱しそうになると修正操作を加えます．この作用によって，対象は一定の状態に保たれます．安定化は，制御が成立する前提条件です．

1. 外乱抑制：外部からの影響を受けても状態を戻す役割です
2. 安定化：放置すると発散する状態を保つ役割です
3. 共通点：状態の変化を観測して操作を更新する構造です

センサ・フュージョンとフィードバック制御

実際の制御では，単一のセンサ情報だけでは不十分な場合があります．複数センサの情報を統合し，状態を推定します．この推定値をフィードバック制御へ渡します．センサ・フュージョンは，目標値追従，外乱抑制，安定化のすべてを支える基盤です．

ラズパイとPythonを使う構成では，センサ読み取り，状態推定，制御入力計算を周期的に実行します．周期が安定すると，フィードバック制御の効果も安定します．制御性能は推定の品質に依存するため，推定と制御を一体として設計する視点が重要です．

〈ZEPマガジン〉

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参考文献

1. ［VOD/Pi KIT］MATLAB/Simulink×ラズパイで学ぶロボット制御入門，ZEPエンジニアリング株式会社．
2. ［VOD/KIT］MATLAB/Simulink×ラズパイで学ぶロボット制御入門，ZEPエンジニアリング株式会社．
3. ［VOD/Pi400 KIT］SLAMロボット＆ラズパイ付き！ROSプログラミング超入門，ZEPエンジニアリング株式会社．
4. ［VOD/KIT］確率・統計処理＆真値推定！自動運転時代のカルマン・フィルタ入門，ZEPエンジニアリング株式会社．