モデル予測経路積分制御 (Model Predictive Path Integral Control; MPPI) 入門モデル予測経路積分制御 (Model Predictive Path Integral Control; MPPI) 入門 本記事は名古屋大学の本田康平（https://kohonda.github.io/ ）による寄稿です． はじめに ロボットの制御や運動計画で人気を博しているモデル予測制御 (MPC) ですが，MPCの中でもサンプルベースMPCは手頃に実装できる上に，性能もそこそこ良いため非常に使い勝手が良いです．サンプルベースMPCとは，有限時間将来までの制御入力のサンプルを複数用意して，それらを制御対象の予測モデルを用いて未来の状態を予測・評価して，制御入力を決定するというものです．これらは予測モデルやコスト関数が微分不可能であったり非線形性が強い場合でも利用できるので，とても使い勝手が良く，モデルベース強化学習などでもしばしば利用されます． 近年，サンプルベースMPCに対して確率
