論文の概要: Online Parameter Estimation for Safety-Critical Systems with Gaussian Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.07870v1
• Date: Tue, 18 Feb 2020 20:38:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 20:44:28.048176
• Title: Online Parameter Estimation for Safety-Critical Systems with Gaussian Processes
• Title（参考訳）: ガウス過程を有する安全クリティカルシステムのオンラインパラメータ推定
• Authors: Mouhyemen Khan and Abhijit Chatterjee
• Abstract要約: オンラインパラメータ推定のためのガウス過程(GP)に基づくベイズ最適化フレームワークを提案する。 パラメータ空間の応答面上の効率的な探索戦略を用いて、最小限の機能評価で大域最適解を求める。 我々は,パラメータの変化を考慮したシミュレーションにおいて,アクティベートされた平面振子と安全臨界振子について実演する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.122161391301866
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Parameter estimation is crucial for modeling, tracking, and control of complex dynamical systems. However, parameter uncertainties can compromise system performance under a controller relying on nominal parameter values. Typically, parameters are estimated using numerical regression approaches framed as inverse problems. However, they suffer from non-uniqueness due to existence of multiple local optima, reliance on gradients, numerous experimental data, or stability issues. Addressing these drawbacks, we present a Bayesian optimization framework based on Gaussian processes (GPs) for online parameter estimation. It uses an efficient search strategy over a response surface in the parameter space for finding the global optima with minimal function evaluations. The response surface is modeled as correlated surrogates using GPs on noisy data. The GP posterior predictive variance is exploited for smart adaptive sampling. This balances the exploration versus exploitation trade-off which is key in reaching the global optima under limited budget. We demonstrate our technique on an actuated planar pendulum and safety-critical quadrotor in simulation with changing parameters. We also benchmark our results against solvers using interior point method and sequential quadratic program. By reconfiguring the controller with new optimized parameters iteratively, we drastically improve trajectory tracking of the system versus the nominal case and other solvers.
• Abstract（参考訳）: パラメータ推定は複雑な力学系のモデリング、追跡、制御に不可欠である。 しかしパラメータの不確実性は、パラメータ値に依存するコントローラの下でのシステム性能を損なう可能性がある。 通常、パラメータは逆問題としてフレーム化された数値回帰アプローチを用いて推定される。 しかし、複数の局所最適点が存在すること、勾配に依存すること、多くの実験データ、安定性の問題などにより、非特異性に悩まされている。 これらの欠点に対処するため,オンラインパラメータ推定のためのガウス過程(GP)に基づくベイズ最適化フレームワークを提案する。 パラメータ空間の応答面上の効率的な探索戦略を用いて、最小限の機能評価で大域最適解を求める。 応答面は、ノイズデータ上のGPを用いて相関代理としてモデル化される。 GP後部予測分散は、スマートアダプティブサンプリングに利用される。 これは、限られた予算の下でグローバルオプティマに到達する上で鍵となる探索と搾取のトレードオフのバランスをとる。 我々は,パラメータの変化を考慮したシミュレーションにおいて,アクティベートされた平面振子と安全臨界振子について実演する。 また, 内部点法と逐次二次プログラムを用いて, 解法に対するベンチマークを行った。 制御器を新しい最適化パラメータで反復的に再構成することにより,システムにおけるトラジェクティブトラッキングを,名目ケースや他の解法よりも大幅に改善する。

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