論文の概要: Neural Lyapunov Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.00611v4
- Date: Thu, 22 Sep 2022 19:35:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-07 22:43:49.494436
- Title: Neural Lyapunov Control
- Title（参考訳）: 神経リアプノフ制御
- Authors: Ya-Chien Chang, Nima Roohi, Sicun Gao
- Abstract要約: 非線形制御問題に対する制御ポリシーとニューラルネットワークのリアプノフ関数の学習法を提案する。
このフレームワークは、制御とリアプノフ関数を見つけようとする学習者と、学習者が迅速にソリューションへ導くための反例を見つけるファルシファイアで構成されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.534839557929375
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose new methods for learning control policies and neural network
Lyapunov functions for nonlinear control problems, with provable guarantee of
stability. The framework consists of a learner that attempts to find the
control and Lyapunov functions, and a falsifier that finds counterexamples to
quickly guide the learner towards solutions. The procedure terminates when no
counterexample is found by the falsifier, in which case the controlled
nonlinear system is provably stable. The approach significantly simplifies the
process of Lyapunov control design, provides end-to-end correctness guarantee,
and can obtain much larger regions of attraction than existing methods such as
LQR and SOS/SDP. We show experiments on how the new methods obtain high-quality
solutions for challenging control problems.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,非線形制御問題に対する制御ポリシとニューラルネットワークのリアプノフ関数の学習方法を提案する。
このフレームワークは、制御とリアプノフ関数を見つけようとする学習者と、学習者が迅速にソリューションへ導くための反例を見つけるファルシファイアで構成される。
この手続きは、反例が見つからなかった場合に終了し、制御された非線形系は確実に安定である。
このアプローチは、リアプノフ制御設計のプロセスを大幅に単純化し、エンドツーエンドの正確性を保証するとともに、LQRやSOS/SDPといった既存の手法よりもはるかに大きなアトラクション領域を得ることができる。
本研究では,新しい手法が制御問題に対する高品質な解を得る方法を示す。
関連論文リスト
- Lyapunov-stable Neural Control for State and Output Feedback: A Novel Formulation [67.63756749551924]
学習ベースのニューラルネットワーク(NN)制御ポリシは、ロボット工学と制御の幅広いタスクにおいて、印象的な経験的パフォーマンスを示している。
非線形力学系を持つNNコントローラのトラクション領域(ROA)に対するリアプノフ安定性の保証は困難である。
我々は、高速な経験的ファルシフィケーションと戦略的正則化を用いて、Lyapunov証明書とともにNNコントローラを学習するための新しいフレームワークを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-11T17:49:15Z) - Neural Lyapunov Control for Discrete-Time Systems [30.135651803114307]
一般的なアプローチは、リャプノフ関数と関連する制御ポリシーの組み合わせを計算することである。
ニューラルネットワークを用いてリアプノフ関数を表現するいくつかの手法が提案されている。
離散時間系におけるニューラルリアプノフ制御の学習のための最初のアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-11T03:28:20Z) - Neural Lyapunov Control of Unknown Nonlinear Systems with Stability
Guarantees [4.786698731084036]
本稿では,未知の非線形システムをニューラルネットワークで安定化させ,ニューラルリアプノフ関数を学習するための学習フレームワークを提案する。
未知の非線形システムに対する閉ループ安定性の観点から,提案手法の理論的保証を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-04T05:57:31Z) - Joint Differentiable Optimization and Verification for Certified
Reinforcement Learning [91.93635157885055]
安全クリティカル制御システムのためのモデルベース強化学習では,システム特性を正式に認定することが重要である。
本稿では,強化学習と形式検証を共同で行う枠組みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-28T16:53:56Z) - Stability Verification in Stochastic Control Systems via Neural Network
Supermartingales [17.558766911646263]
2つの新しい側面を持つ一般非線形制御問題に対するアプローチを提案する。
我々は、A.s.asymptotic stabilityの証明にランキング・スーパーガレス(RSM)を使用し、ニューラルネットワークの学習方法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-17T13:05:14Z) - Deep Learning Approximation of Diffeomorphisms via Linear-Control
Systems [91.3755431537592]
我々は、制御に線形に依存する$dot x = sum_i=1lF_i(x)u_i$という形の制御系を考える。
対応するフローを用いて、コンパクトな点のアンサンブル上の微分同相写像の作用を近似する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-24T08:57:46Z) - Imitation Learning of Stabilizing Policies for Nonlinear Systems [1.52292571922932]
線形システムやコントローラ向けに開発された手法は,平方の和を用いて容易にコントローラに拡張できることが示されている。
予測勾配降下法とアルゴリズムの交互方向法を, 安定化模倣学習問題に対して提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-22T17:27:19Z) - Closing the Closed-Loop Distribution Shift in Safe Imitation Learning [80.05727171757454]
模倣学習問題において,安全な最適化に基づく制御戦略を専門家として扱う。
我々は、実行時に安価に評価でき、専門家と同じ安全保証を確実に満足する学習されたポリシーを訓練する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-18T05:11:41Z) - Enforcing robust control guarantees within neural network policies [76.00287474159973]
本稿では、ニューラルネットワークによってパラメータ化され、ロバスト制御と同じ証明可能なロバスト性基準を適用した、一般的な非線形制御ポリシークラスを提案する。
提案手法は,複数の領域において有効であり,既存のロバスト制御法よりも平均ケース性能が向上し,(非ロバスト)深部RL法よりも最悪のケース安定性が向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-16T17:14:59Z) - Adaptive Control and Regret Minimization in Linear Quadratic Gaussian
(LQG) Setting [91.43582419264763]
我々は不確実性に直面した楽観主義の原理に基づく新しい強化学習アルゴリズムLqgOptを提案する。
LqgOptはシステムのダイナミクスを効率的に探索し、モデルのパラメータを信頼区間まで推定し、最も楽観的なモデルのコントローラをデプロイする。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-12T19:56:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。