論文の概要: Learning-based vs Model-free Adaptive Control of a MAV under Wind Gust

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.12501v1
• Date: Fri, 29 Jan 2021 10:13:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-01 12:42:38.969560
• Title: Learning-based vs Model-free Adaptive Control of a MAV under Wind Gust
• Title（参考訳）: 風洞下でのMAVの学習型対モデルフリー適応制御
• Authors: Thomas Chaffre, Julien Moras, Adrien Chan-Hon-Tong, Julien Marzat, Karl Sammut, Gilles Le Chenadec, Benoit Clement
• Abstract要約: 未知の条件下でのナビゲーション問題は、制御分野において最も重要でよく研究されている問題の一つである。 近年のモデルフリー適応制御法は, センサフィードバックから直接植物の物理的特性を学習することにより, この依存を除去することを目的としている。 提案手法は,深い強化学習フレームワークによって頑健に調整された完全状態フィードバックコントローラからなる,概念的にシンプルな学習ベースアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2770822269241973
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Navigation problems under unknown varying conditions are among the most important and well-studied problems in the control field. Classic model-based adaptive control methods can be applied only when a convenient model of the plant or environment is provided. Recent model-free adaptive control methods aim at removing this dependency by learning the physical characteristics of the plant and/or process directly from sensor feedback. Although there have been prior attempts at improving these techniques, it remains an open question as to whether it is possible to cope with real-world uncertainties in a control system that is fully based on either paradigm. We propose a conceptually simple learning-based approach composed of a full state feedback controller, tuned robustly by a deep reinforcement learning framework based on the Soft Actor-Critic algorithm. We compare it, in realistic simulations, to a model-free controller that uses the same deep reinforcement learning framework for the control of a micro aerial vehicle under wind gust. The results indicate the great potential of learning-based adaptive control methods in modern dynamical systems.
• Abstract（参考訳）: 未知の様々な条件下でのナビゲーション問題は、制御分野で最も重要な、よく研究された問題の一つです。 古典的なモデルに基づく適応制御法は、植物や環境の便利なモデルが提供される場合にのみ適用できる。 最近のモデルフリー適応制御法は、センサフィードバックから直接プラントやプロセスの性質を学習することで、この依存性を取り除くことを目的としている。 これらの手法を改良する試みは以前からあったが、いずれのパラダイムにもとづく制御システムにおいて、現実的な不確実性に対処できるかどうかについては未解決のままである。 本研究では,ソフトアクタ-クリティックアルゴリズムに基づく深層強化学習フレームワークを用いて,完全な状態フィードバック制御系からなる,概念的に単純な学習ベースアプローチを提案する。 リアルなシミュレーションでは、同じ深層強化学習フレームワークを使用して、風力ガストの下でのマイクロ空中車両の制御を行うモデルフリーのコントローラと比較します。 この結果は,現代の力学系における学習に基づく適応制御手法の大きな可能性を示している。

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