論文の概要: Online learning-based trajectory tracking for underactuated vehicles with uncertain dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.06689v2
• Date: Tue, 14 Sep 2021 12:45:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 13:19:24.598647
• Title: Online learning-based trajectory tracking for underactuated vehicles with uncertain dynamics
• Title（参考訳）: 不確かさのある車両におけるオンライン学習に基づく軌道追跡
• Authors: Thomas Beckers and Leonardo Colombo and Sandra Hirche and George J. Pappas
• Abstract要約: オンライン学習に基づくオラクルを用いた不活性化剛体力学の追跡制御法を提案する。 提案手法は、境界が明示的に与えられる確率の高い有界追跡誤差を保証する。 数値的な例は、提案法の有効性を強調するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.80935439181531
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Underactuated vehicles have gained much attention in the recent years due to the increasing amount of aerial and underwater vehicles as well as nanosatellites. Trajectory tracking control of these vehicles is a substantial aspect for an increasing range of application domains. However, external disturbances and parts of the internal dynamics are often unknown or very time-consuming to model. To overcome this issue, we present a tracking control law for underactuated rigid-body dynamics using an online learning-based oracle for the prediction of the unknown dynamics. We show that Gaussian process models are of particular interest for the role of the oracle. The presented approach guarantees a bounded tracking error with high probability where the bound is explicitly given. A numerical example highlights the effectiveness of the proposed control law.
• Abstract（参考訳）: 近年、空中および水中の車両やナノサテライトの増加により、不安定な車両が注目を集めている。 これらの車両の軌道追跡制御は、アプリケーション領域の増加にとって重要な側面である。 しかし、外部の乱れや内部のダイナミクスは、しばしば未知か、モデルに非常に時間がかかります。 この問題を克服するため,我々は,オンライン学習に基づくオラクルによる未知のダイナミクスの予測を用いた,不活性化剛体力学のトラッキング制御則を提案する。 ガウスのプロセスモデルがオラクルの役割に特に興味を持っていることを示している。 提案手法は境界が明示的に与えられる確率の高い境界付き追跡誤差を保証する。 数値例は、提案された制御則の有効性を強調する。

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