論文の概要: Safe and Efficient Model-free Adaptive Control via Bayesian Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07825v2
- Date: Tue, 2 Mar 2021 13:26:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-22 11:23:51.058118
- Title: Safe and Efficient Model-free Adaptive Control via Bayesian Optimization
- Title（参考訳）: ベイズ最適化による安全かつ効率的なモデルフリー適応制御
- Authors: Christopher K\"onig, Matteo Turchetta, John Lygeros, Alisa Rupenyan,
Andreas Krause
- Abstract要約: 適応制御のための純粋データ駆動型モデルフリーアプローチを提案する。
システムデータのみに基づく低レベルコントローラのチューニングは、アルゴリズムの安全性と計算性能に懸念を生じさせる。
我々は,提案手法がサンプル効率であり,安全性の観点から制約ベイズ最適化よりも優れており,グリッド評価によって計算された性能オプティマを達成することを数値的に示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.962395119933596
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Adaptive control approaches yield high-performance controllers when a precise
system model or suitable parametrizations of the controller are available.
Existing data-driven approaches for adaptive control mostly augment standard
model-based methods with additional information about uncertainties in the
dynamics or about disturbances. In this work, we propose a purely data-driven,
model-free approach for adaptive control. Tuning low-level controllers based
solely on system data raises concerns on the underlying algorithm safety and
computational performance. Thus, our approach builds on GoOSE, an algorithm for
safe and sample-efficient Bayesian optimization. We introduce several
computational and algorithmic modifications in GoOSE that enable its practical
use on a rotational motion system. We numerically demonstrate for several types
of disturbances that our approach is sample efficient, outperforms constrained
Bayesian optimization in terms of safety, and achieves the performance optima
computed by grid evaluation. We further demonstrate the proposed adaptive
control approach experimentally on a rotational motion system.
- Abstract（参考訳）: 適応制御アプローチは、正確なシステムモデルやコントローラの適切なパラメトリゼーションが利用できる場合に、高性能なコントローラが得られる。
適応制御のための既存のデータ駆動アプローチは、ダイナミクスの不確実性や外乱に関する追加情報を伴う標準モデルベースメソッドをほとんど強化している。
本研究では,適応制御のための純粋データ駆動モデルフリーアプローチを提案する。
システムデータのみに基づく低レベルコントローラのチューニングは、アルゴリズムの安全性と計算性能に懸念を生じさせる。
提案手法は安全かつサンプル効率のよいベイズ最適化アルゴリズムであるGoOSEに基づいている。
本稿では,GoOSEの回転運動システムにおける実用性を実現するために,いくつかの計算およびアルゴリズムの修正を導入する。
我々は,提案手法がサンプル効率であり,安全性の観点から制約ベイズ最適化よりも優れており,グリッド評価によって計算された性能オプティマを達成することを数値的に示す。
さらに,提案する適応制御手法を回転運動系で実験的に実証する。
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