【具体例付き】フィードバック制御とは？AIやドローンにも活用されている最新技術！

最近、AI(人工知能)が活用されているロボットやドローン等にも使用されている制御方法に「フィードバック制御」というものがあります。

フィードバック制御を使用することで、ロボットの機能精度を上げ、ドローンが自律飛行を行えるようになるなど、技術の進歩にも役立つ制御方法です。

今回は、そもそもフィードバック制御とはどのような仕組みなのか？また、実際に利用されている実例などを初心者でも理解できるよう、わかりやすく解説します。

フィードバック制御とは？AIにも使われている3つの実例を紹介

AI(人工知能)やドローンといった最新技術にも活用されているフィードバック制御ですが、具体的にどのような働きのものなのでしょうか？

フィードバック制御とは、ある出力（制御量）を入力（目標値）する側へと伝え、2つの値を比較して値が一致するように修正動作をするシステムです。

例えば、魚が快適に生きていけるように、水槽の中の水温は一定に保つ必要があります。しかし外の気温（外乱）の影響などにより、何もしないで水温を一定にすることはできません。

ですから、水温を一定に保つために水温を温度センサで測り、温度調節器にその情報を送ります。

そして、温度調節器は一定にしたい水温と現在の水温の差を検出し、水槽のヒーターのスイッチを入れたり切ったりして水温を一定に保ちます。

この働きをフィードバック制御といいます。

よりイメージしやすいよう、実際にフィードバック制御が使われている3つの実例をわかりやすく解説していきましょう。

フィードバック制御の実例① エアコン

はじめに、多くの家で室内の温度調節のために使われているエアコンで、フィードバック制御について解説します。

室温を25度で固定させたくても、外気などの影響で一定の温度を保つことはできません。

そんな時に、私たちはエアコンを活用して、設定温度に部屋の温度を固定させます。

操作できないけれど、室温に影響を与える外気などを「外乱」といいます。そして固定したい室温、つまり25度が「目標値」になります。

室温が外気の影響で24度に下がってしまった時、温度センサがそれを感知し、調節計へと情報を伝えます。

そして目標値と現在の室温の差をなくすための調節計から出力値が出ます。

そして、その出力値をもとに、エアコンからヒーターの機能である暖かい空気を出され、室温は25度に戻ります。

これがエアコンでのフィードバック制御の働きです。

フィードバック制御の実例② AIロボットアーム

つづいて、AI(人工知能)を活用したロボットアームでの実例を分かりやすく説明します。

世界的に有名なテクノロジー企業であるGoogleは、AIが画像解析をする時に行う、深層畳み込みニューラルネットワークとフィードバック制御を利用した、物体の上手な掴み方を自動で学習するロボットを作りました。

年々ロボットの性能は進歩していますが、「物体を掴む」といったシンプルな動作でもまだまだ私たち人間と同じようにはできていませんでした。

しかし、Googleはフィードバック制御を利用して物を掴む精度を上げ、そしてそのロボットの取り組みを機械学習と連携させました。

そして、ロボットは物体を掴む動きを約3000時間、80万回繰り返していくうちに練習と学習を重ね、失敗率を34%から18％にまで下げたのです。

なお、畳み込みニューラルネットワーという言葉の内容について詳しく理解したい人は「畳み込みニューラルネットワークとは？手順も丁寧に解説」の記事を読んでみてください。

フィードバック制御の実例③ 自律飛行するドローン

フィードバック制御の最後の実例として紹介したいのは、フィードバック制御を利用して自律飛行ができるドローンです。

2017年1月18日から20日に開催された「第一回ロボテックス展」で、佐賀大学の佐藤和也教授は、画像処理とフィードバック制御を利用して自律飛行が可能になったドローンの研究を紹介。

こちらのドローンは、Webカメラが利用されており、ドローンにはマーカーが取り付けられています。

そして、Webカメラで撮影されている画像の中に表示されるフレーム内にマーカーがおさまる状態を維持するよう、フィードバック制御による修正動作が行なわれます。

さらに、Webカメラ内に表示されているフレームの大きさを変化させる操作を行うことにより、ドローンはフレーム内にマーカーを収めるため、手前や奥へと自律飛行をします。

フィードバック制御の欠点

さまざまなIT技術に活用できるフィードバック制御ですが、残念なことに欠点もあります。

つづいてフィードバック制御の欠点について、解説します。

フィードバック制御の場合、目標値と現状の差を確認してから修正作業が行われるため、突然の外乱があった時の対処に、ある程度時間がかかります。

水槽内の水温を例えにして分かりやすく解説します。

水温が安定性を持って一定になるようにしたい時、室温（外乱）といった外的要因の影響により水温が上がったり下がったりします。

そしてフィードバック制御を働かせるには、水槽内の温度センサによって水温が変化したことを感知するまで待たなくてはいけないのです。

そしてこのようなフィードバック制御の欠点を克服するために考えられたのが「フィードフォワード制御」です。

次の章で詳しく説明します。

フィードバック制御の発展形：フィードフォワード制御

フィードフォワード制御とは、外気や室温といった外乱の影響がでてくる前に、外乱が与える可能性のある変化量を推測し、事前に修正を行う仕組みのことです。

冒頭の水槽内の水温を例えにして解説していきましょう。

一定の水温を保つためにフィードフォワード制御を利用すると、室温や外気といった、水温を変えてしまう原因となる外乱を事前に検知し、ヒーターのスイッチを入れるか入れないかなど、水温を調節する働きをはじめます。

ただし、フィードフォワード制御を利用する場合、温度調節器やヒーターの他に、上図のように、外乱を検知するための装置が必要になります。

これまで解説してきた通り、フィードバック制御は今流行りのAIにも使われています。これを機に、AIについて学んでフィードバック制御を実際に使用してみませんか？