論文の概要: MRAC-RL: A Framework for On-Line Policy Adaptation Under Parametric Model Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.10562v1
• Date: Fri, 20 Nov 2020 18:55:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-23 06:50:54.707405
• Title: MRAC-RL: A Framework for On-Line Policy Adaptation Under Parametric Model Uncertainty
• Title（参考訳）: MRAC-RL:パラメトリックモデル不確実性を考慮したオンライン政策適応フレームワーク
• Authors: Anubhav Guha and Anuradha Annaswamy
• Abstract要約: 強化学習アルゴリズムは動的システムの制御ポリシーの開発に成功している。 本稿では,線形および非線形の幅広いシステムに適用可能な新しいMRACアルゴリズムを提案する。 MRAC-RLアプローチは制御ポリシの開発において最先端のRLアルゴリズムを改善することを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.34265828682659694
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reinforcement learning (RL) algorithms have been successfully used to develop control policies for dynamical systems. For many such systems, these policies are trained in a simulated environment. Due to discrepancies between the simulated model and the true system dynamics, RL trained policies often fail to generalize and adapt appropriately when deployed in the real-world environment. Current research in bridging this sim-to-real gap has largely focused on improvements in simulation design and on the development of improved and specialized RL algorithms for robust control policy generation. In this paper we apply principles from adaptive control and system identification to develop the model-reference adaptive control & reinforcement learning (MRAC-RL) framework. We propose a set of novel MRAC algorithms applicable to a broad range of linear and nonlinear systems, and derive the associated control laws. The MRAC-RL framework utilizes an inner-loop adaptive controller that allows a simulation-trained outer-loop policy to adapt and operate effectively in a test environment, even when parametric model uncertainty exists. We demonstrate that the MRAC-RL approach improves upon state-of-the-art RL algorithms in developing control policies that can be applied to systems with modeling errors.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)アルゴリズムは動的システムの制御ポリシーの開発に成功している。 多くのシステムでは、これらのポリシーはシミュレーション環境で訓練される。 シミュレーションモデルと真のシステムダイナミクスの相違により、RLのトレーニングされたポリシーは、現実の環境にデプロイされた時に、一般化と適応に失敗することが多い。 このシム・トゥ・リアルギャップのブリッジ化に関する最近の研究は、シミュレーション設計の改善と、堅牢な制御ポリシー生成のための改良された特殊RLアルゴリズムの開発に重点を置いている。 本稿では,適応制御とシステム同定の原理を適用し,モデル参照適応制御・強化学習(MRAC-RL)フレームワークを開発する。 線形および非線形の幅広いシステムに適用可能な新しいMRACアルゴリズムのセットを提案し、関連する制御法則を導出する。 MRAC-RLフレームワークは、パラメトリックモデルの不確実性が存在する場合でも、シミュレーション訓練された外ループポリシーをテスト環境で適応し、効果的に動作させることができるインナーループ適応コントローラを使用する。 MRAC-RLアプローチは、モデリングエラーのあるシステムに適用可能な制御ポリシーを開発する際に、最先端のRLアルゴリズムにより改善されることを示す。

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