論文の概要: Technical Report: Adaptive Control for Linearizable Systems Using On-Policy Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.02766v1
• Date: Mon, 6 Apr 2020 15:50:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-16 06:10:38.424441
• Title: Technical Report: Adaptive Control for Linearizable Systems Using On-Policy Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: on-policy reinforcement learning を用いた線形化システムの適応制御
• Authors: Tyler Westenbroek, Eric Mazumdar, David Fridovich-Keil, Valmik Prabhu, Claire J. Tomlin and S. Shankar Sastry
• Abstract要約: 本稿では,未知システムに対するフィードバック線形化に基づくトラッキング制御系を適応的に学習するフレームワークを提案する。 学習した逆モデルがすべての時点において可逆である必要はない。 二重振り子の模擬例は、提案された理論の有用性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.24484153212002
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper proposes a framework for adaptively learning a feedback linearization-based tracking controller for an unknown system using discrete-time model-free policy-gradient parameter update rules. The primary advantage of the scheme over standard model-reference adaptive control techniques is that it does not require the learned inverse model to be invertible at all instances of time. This enables the use of general function approximators to approximate the linearizing controller for the system without having to worry about singularities. However, the discrete-time and stochastic nature of these algorithms precludes the direct application of standard machinery from the adaptive control literature to provide deterministic stability proofs for the system. Nevertheless, we leverage these techniques alongside tools from the stochastic approximation literature to demonstrate that with high probability the tracking and parameter errors concentrate near zero when a certain persistence of excitation condition is satisfied. A simulated example of a double pendulum demonstrates the utility of the proposed theory. 1
• Abstract（参考訳）: 本稿では,離散時間モデルフリーなポリシグレードパラメータ更新ルールを用いて,未知システムに対するフィードバック線形化に基づくトラッキング制御を適応的に学習するためのフレームワークを提案する。 標準モデル参照適応制御技術よりもこのスキームの第一の利点は、学習された逆モデルが常に可逆である必要はないことである。 これにより、一般関数近似器を用いて特異点を気にすることなく、システムの線形化コントローラを近似することができる。 しかし、これらのアルゴリズムの離散時間および確率的性質は、適応制御文献からの標準機械の直接的適用を妨げ、システムの決定論的安定性証明を提供する。 しかし,これらの手法を確率近似のツールと併用することにより,ある励振条件の持続性を満たす場合,追跡誤差とパラメータ誤差が0付近に集中することを示す。 二重振り子の模擬例は、提案された理論の有用性を示している。 1

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