論文の概要: Imitation Learning for Robust and Safe Real-time Motion Planning: A Contraction Theory Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.12668v1
• Date: Thu, 25 Feb 2021 03:47:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-26 13:53:11.277232
• Title: Imitation Learning for Robust and Safe Real-time Motion Planning: A Contraction Theory Approach
• Title（参考訳）: ロバストかつ安全なリアルタイムモーション計画のための模擬学習:収縮理論のアプローチ
• Authors: Hiroyasu Tsukamoto and Soon-Jo Chung
• Abstract要約: LAG-ROSは、境界外乱によって乱される安全臨界非線形システムのリアルタイムロバストな動作計画アルゴリズムである。 LAG-ROSはリアルタイム計算のためのより速い実行の速度のより高い制御性能そしてタスクの成功率を達成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.35511513240868
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents Learning-based Autonomous Guidance with Robustness, Optimality, and Safety guarantees (LAG-ROS), a real-time robust motion planning algorithm for safety-critical nonlinear systems perturbed by bounded disturbances. The LAG-ROS method consists of three phases: 1) Control Lyapunov Function (CLF) construction via contraction theory; 2) imitation learning of the CLF-based robust feedback motion planner; and 3) its real-time and decentralized implementation with a learning-based model predictive safety filter. For the CLF, we exploit a neural-network-based method of Neural Contraction Metrics (NCMs), which provides a differential Lyapunov function to minimize an upper bound of the steady-state Euclidean distance between perturbed and unperturbed system trajectories. The NCM ensures the perturbed state to stay in bounded error tubes around given desired trajectories, where we sample training data for imitation learning of the NCM-CLF-based robust centralized motion planner. Using local observations in training also enables its decentralized implementation. Simulation results for perturbed nonlinear systems show that the LAG-ROS achieves higher control performance and task success rate with faster execution speed for real-time computation, when compared with the existing real-time robust MPC and learning-based feedforward motion planners.
• Abstract（参考訳）: 本論文では,境界的障害に悩まされる安全クリティカルな非線形システムのリアルタイムロバストな動作計画アルゴリズムであるLAG-ROS(Learning-based Autonomous Guidance with Robustness, Optimality, and Safety guarantees)について述べる。 LAG-ROS法は,1)契約理論による制御リャプノフ関数(CLF)構築,2)CLFに基づく頑健なフィードバック運動プランナの模倣学習,3)学習に基づくモデル予測安全フィルタによるリアルタイム・分散実装の3段階からなる。 clfでは,ニューラルネットワークを用いた神経収縮計測法(ncms)を応用し,摂動と非摂動系軌跡間の定常ユークリッド距離の上限を最小化する微分リアプノフ関数を提案する。 NCMは、摂動状態が所望の軌道上の有界誤差管に留まることを保証し、NCM-CLFをベースとした頑健な集中型運動プランナの模倣学習のためのトレーニングデータをサンプリングする。 トレーニングにローカルオブザーバを使用することで、分散実装も可能になります。 摂動非線形システムのシミュレーション結果から,既存の実時間ロバストなMPCや学習ベースフィードフォワード動作プランナと比較して,LAG-ROSはより高速な実行速度で制御性能とタスク成功率を達成することが示された。

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