論文の概要: Robust Learning-Based Control via Bootstrapped Multiplicative Noise
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10069v3
- Date: Wed, 11 Aug 2021 22:21:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-29 03:46:07.589460
- Title: Robust Learning-Based Control via Bootstrapped Multiplicative Noise
- Title（参考訳）: ブートストラップ型乗法雑音によるロバスト学習制御
- Authors: Benjamin Gravell and Tyler Summers
- Abstract要約: 本稿では,このような非漸近的不確かさを制御設計に明示的に組み込む頑健な適応制御アルゴリズムを提案する。
提案手法の主な利点は、システム識別とロバストな制御設計手順の両方が不確実性表現を使用することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Despite decades of research and recent progress in adaptive control and
reinforcement learning, there remains a fundamental lack of understanding in
designing controllers that provide robustness to inherent non-asymptotic
uncertainties arising from models estimated with finite, noisy data. We propose
a robust adaptive control algorithm that explicitly incorporates such
non-asymptotic uncertainties into the control design. The algorithm has three
components: (1) a least-squares nominal model estimator; (2) a bootstrap
resampling method that quantifies non-asymptotic variance of the nominal model
estimate; and (3) a non-conventional robust control design method using an
optimal linear quadratic regulator (LQR) with multiplicative noise. A key
advantage of the proposed approach is that the system identification and robust
control design procedures both use stochastic uncertainty representations, so
that the actual inherent statistical estimation uncertainty directly aligns
with the uncertainty the robust controller is being designed against. We show
through numerical experiments that the proposed robust adaptive controller can
significantly outperform the certainty equivalent controller on both expected
regret and measures of regret risk.
- Abstract（参考訳）: 数十年にわたる研究と最近の適応制御と強化学習の進歩にもかかわらず、有限なノイズデータで推定されたモデルから生じる固有の非漸近的不確実性に対する堅牢性を提供するコントローラの設計には、基本的な理解の欠如が残っている。
本稿では,このような非漸近的不確かさを制御設計に明示的に組み込む頑健な適応制御アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは,(1)最小二乗モデル推定器,(2)名目モデル推定の非漸近的分散を定量化するブートストラップ再サンプリング法,(3)乗算雑音を持つ最適線形二次制御器(LQR)を用いた非従来型ロバストな制御設計法,の3成分を有する。
提案手法の重要な利点は、システム同定とロバスト制御設計手順の両方が確率的不確かさ表現を用いており、実際の固有統計推定の不確実性はロバストコントローラが設計している不確実性と直接一致することである。
提案するロバスト適応制御器は, 期待された後悔と後悔のリスクの尺度の両方において, 確実性同等の制御器を著しく上回ることができることを示す。
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