論文の概要: ABC-LMPC: Safe Sample-Based Learning MPC for Stochastic Nonlinear
Dynamical Systems with Adjustable Boundary Conditions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.01410v2
- Date: Sat, 16 May 2020 00:03:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-26 23:37:27.449691
- Title: ABC-LMPC: Safe Sample-Based Learning MPC for Stochastic Nonlinear
Dynamical Systems with Adjustable Boundary Conditions
- Title（参考訳）: ABC-LMPC: 可変境界条件をもつ確率非線形力学系のための安全なサンプルベース学習MPC
- Authors: Brijen Thananjeyan, Ashwin Balakrishna, Ugo Rosolia, Joseph E.
Gonzalez, Aaron Ames, Ken Goldberg
- Abstract要約: 本稿では,新しいLMPCアルゴリズムであるadjustable boundary LMPC(ABC-LMPC)を提案する。
提案手法は,3つの連続制御タスクの初期および終端条件に適応できることを実験的に実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.44010424789202
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Sample-based learning model predictive control (LMPC) strategies have
recently attracted attention due to their desirable theoretical properties and
their good empirical performance on robotic tasks. However, prior analysis of
LMPC controllers for stochastic systems has mainly focused on linear systems in
the iterative learning control setting. We present a novel LMPC algorithm,
Adjustable Boundary Condition LMPC (ABC-LMPC), which enables rapid adaptation
to novel start and goal configurations and theoretically show that the
resulting controller guarantees iterative improvement in expectation for
stochastic nonlinear systems. We present results with a practical instantiation
of this algorithm and experimentally demonstrate that the resulting controller
adapts to a variety of initial and terminal conditions on 3 stochastic
continuous control tasks.
- Abstract（参考訳）: サンプルベース学習モデル予測制御(LMPC)戦略は,ロボット作業における望ましい理論的特性と優れた経験的性能から近年注目されている。
しかし、確率系におけるLMPCコントローラの事前解析は、反復学習制御設定における線形系に重点を置いている。
本稿では,新規な開始・目標設定への迅速な適応を可能にする新しいLMPCアルゴリズムであるadjustable boundary Condition LMPC(ABC-LMPC)を提案する。
本稿では,本アルゴリズムの現実的なインスタンス化と,その制御器が3つの確率的連続制御タスクの初期および終端条件に適応できることを実験的に示す。
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