論文の概要: Model-Based Safe Policy Search from Signal Temporal Logic Specifications Using Recurrent Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15938v1
• Date: Mon, 29 Mar 2021 20:21:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-31 14:32:50.751698
• Title: Model-Based Safe Policy Search from Signal Temporal Logic Specifications Using Recurrent Neural Networks
• Title（参考訳）: リカレントニューラルネットワークを用いた信号時間論理仕様からのモデルベース安全ポリシー探索
• Authors: Wenliang Liu and Calin Belta
• Abstract要約: 本稿では,STL (Signal Temporal Logic) の仕様からコントローラを学習するためのポリシー探索手法を提案する。 システムモデルは未知であり、制御ポリシとともに学習される。 その結果,本手法は非常に少ないシステム実行で所定の仕様を満たせることが明らかとなり,オンライン制御に活用できる可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.005130974691351
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a policy search approach to learn controllers from specifications given as Signal Temporal Logic (STL) formulae. The system model is unknown, and it is learned together with the control policy. The model is implemented as a feedforward neural network (FNN). To capture the history dependency of the STL specification, we use a recurrent neural network (RNN) to implement the control policy. In contrast to prevalent model-free methods, the learning approach proposed here takes advantage of the learned model and is more efficient. We use control barrier functions (CBFs) with the learned model to improve the safety of the system. We validate our algorithm via simulations. The results show that our approach can satisfy the given specification within very few system runs, and therefore it has the potential to be used for on-line control.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,STL(Signal Temporal Logic)の仕様からコントローラを学習するためのポリシー探索手法を提案する。 システムモデルは未知であり、制御ポリシとともに学習される。 このモデルはfeedforward neural network (fnn)として実装されている。 STL仕様の履歴依存性を捉えるために、リカレントニューラルネットワーク(RNN)を使用して制御ポリシーを実装します。 一般的なモデルフリー手法とは対照的に、ここで提案する学習アプローチは学習モデルを利用しており、より効率的である。 制御障壁関数(CBF)と学習モデルを用いてシステムの安全性を向上させる。 シミュレーションによるアルゴリズムの検証を行う。 その結果,本手法は非常に少ないシステム実行で所定の仕様を満たせることが明らかとなり,オンライン制御に活用できる可能性が示唆された。

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