論文の概要: Learning Constrained Adaptive Differentiable Predictive Control Policies With Guarantees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.11184v6
• Date: Thu, 27 Jan 2022 15:59:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-10 08:52:29.210620
• Title: Learning Constrained Adaptive Differentiable Predictive Control Policies With Guarantees
• Title（参考訳）: 保証付き適応微分可能予測制御ポリシーの学習
• Authors: Jan Drgona, Aaron Tuor, Draguna Vrabie
• Abstract要約: 本稿では,線形システムに対する制約付きニューラルコントロールポリシーの学習方法として,微分可能予測制御(DPC)を提案する。 我々は,モデル予測制御(MPC)損失関数の逆伝搬と,微分可能な閉ループ系力学モデルによるペナルティの制約により,直接的な政策勾配を求めるために,自動微分を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1086440815804224
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present differentiable predictive control (DPC), a method for learning constrained neural control policies for linear systems with probabilistic performance guarantees. We employ automatic differentiation to obtain direct policy gradients by backpropagating the model predictive control (MPC) loss function and constraints penalties through a differentiable closed-loop system dynamics model. We demonstrate that the proposed method can learn parametric constrained control policies to stabilize systems with unstable dynamics, track time-varying references, and satisfy nonlinear state and input constraints. In contrast with imitation learning-based approaches, our method does not depend on a supervisory controller. Most importantly, we demonstrate that, without losing performance, our method is scalable and computationally more efficient than implicit, explicit, and approximate MPC. Under review at IEEE Transactions on Automatic Control.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,線形システムの制約付きニューラル制御ポリシを確率的性能保証で学習する手法である differentiable prediction control (dpc) を提案する。 我々は,モデル予測制御(mpc)損失関数と制約ペナルティを微分可能な閉ループ系ダイナミクスモデルでバックプロパゲーションすることにより,直接ポリシー勾配を得るための自動微分を用いる。 提案手法は,不安定な動的システムの安定化,時間変動参照の追跡,非線形状態と入力制約を満たすためにパラメトリック制約付き制御ポリシを学習できることを実証する。 模倣学習に基づくアプローチとは対照的に,本手法は監視コントローラに依存しない。 最も重要なことは、性能を損なうことなく、我々の手法は暗黙的、明示的で、近似的なMPCよりもスケーラブルで、計算効率が高いことである。 IEEE Transactions on Automatic Controlでレビュー。

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