研究概要
高精度なフィルム搬送を実現するため、AIを用いて横ずれ（横位置誤差）を予測・補償する手法を提案。従来困難だった非線形・高次元な挙動をニューラルネットワークでモデル化し、特に提案手法において高精度かつ低計算負荷を実現した。さらにモデル予測制御（MPC）と組み合わせ、事前補償による安定搬送を提案している。印刷エレクトロニクスなどの次世代R2R製造における要素技術として期待される。
参考論文：Kazuhiro Yokogawa, Ryutaro Yamaguchi, Hiroaki Kuwahara,“Predicting Lateral Position Errors in Precision Web Handling Using AI Models,” Proc. of the 11th IEEJ International Workshop on Sensing, Actuation, Motion Control, and Optimization (SAMCON), pp. 163-168, 2025.