論文の概要: Collective Iterative Learning Control: Exploiting Diversity in Multi-Agent Systems for Reference Tracking Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.07620v1
• Date: Thu, 15 Apr 2021 17:36:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-16 14:43:54.807107
• Title: Collective Iterative Learning Control: Exploiting Diversity in Multi-Agent Systems for Reference Tracking Tasks
• Title（参考訳）: 集団反復学習制御:参照追跡タスクにおけるマルチエージェントシステムにおける多様性の活用
• Authors: Michael Meindl, Fabio Molinari, Dustin Lehmann, Thomas Seel
• Abstract要約: 提案手法は,エージェントの個人学習戦略の利点を総合的に組み合わせることを可能にした。 すべての理論結果は、2輪反転振り子ロボットのシミュレーションと実験で確認される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.34410212782758043
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper considers a group of autonomous agents learning to track the same given reference trajectory in a possibly small number of trials. We propose a novel collective learning control method (namely, CILC) that combines Iterative Learning Control (ILC) with a collective input update strategy. We derive conditions for desirable convergence properties of such systems. We show that the proposed method allows the collective to combine the advantages of the agents' individual learning strategies and thereby overcomes trade-offs and limitations of single-agent ILC. This benefit is leveraged by designing a heterogeneous collective, i.e., a different learning law is assigned to each agent. All theoretical results are confirmed in simulations and experiments with two-wheeled-inverted-pendulums robots (TWIPRs) that jointly learn to perform a desired maneuver.
• Abstract（参考訳）: 本論文は,少数の試験において,同じ基準軌道を学習する自律エージェントのグループについて考察する。 本稿では,Iterative Learning Control(ILC)と集団入力更新戦略を組み合わせた新しい集団学習制御法(CILC)を提案する。 このような系の望ましい収束特性の条件を導出する。 提案手法は,エージェントの個別学習戦略の利点を組み合わせることで,単一エージェントiccのトレードオフや制限を克服できることを示す。 この利点は異種集団を設計することで活用され、すなわち、異なる学習法則が各エージェントに割り当てられる。 全ての理論的結果は、2輪倒立振子ロボット(TWIPR)のシミュレーションと実験で確認され、望ましい操作を共同で学習する。

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