論文の概要: Probabilistic robust linear quadratic regulators with Gaussian processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.07668v1
• Date: Mon, 17 May 2021 08:36:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-18 14:19:50.798078
• Title: Probabilistic robust linear quadratic regulators with Gaussian processes
• Title（参考訳）: ガウス過程をもつ確率的ロバストな線形二次レギュレータ
• Authors: Alexander von Rohr, Matthias Neumann-Brosig, Sebastian Trimpe
• Abstract要約: ガウス過程(GP)のような確率モデルは、制御設計に続く使用のためのデータから未知の動的システムを学ぶための強力なツールです。 本稿では、確率的安定性マージンに関して堅牢なコントローラを生成する線形化GPダイナミクスのための新しいコントローラ合成について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.0364959221845
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Probabilistic models such as Gaussian processes (GPs) are powerful tools to learn unknown dynamical systems from data for subsequent use in control design. While learning-based control has the potential to yield superior performance in demanding applications, robustness to uncertainty remains an important challenge. Since Bayesian methods quantify uncertainty of the learning results, it is natural to incorporate these uncertainties into a robust design. In contrast to most state-of-the-art approaches that consider worst-case estimates, we leverage the learning method's posterior distribution in the controller synthesis. The result is a more informed and, thus, more efficient trade-off between performance and robustness. We present a novel controller synthesis for linearized GP dynamics that yields robust controllers with respect to a probabilistic stability margin. The formulation is based on a recently proposed algorithm for linear quadratic control synthesis, which we extend by giving probabilistic robustness guarantees in the form of credibility bounds for the system's stability.Comparisons to existing methods based on worst-case and certainty-equivalence designs reveal superior performance and robustness properties of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: ガウス過程(GP)のような確率モデルは、未知の力学系をデータから学習する強力なツールであり、その後制御設計に使用される。 学習ベースの制御は要求されるアプリケーションにおいて優れたパフォーマンスをもたらす可能性があるが、不確実性に対する堅牢性は依然として重要な課題である。 ベイズ法は学習結果の不確実性を定量化するので、これらの不確実性を堅牢な設計に組み込むのは当然である。 最悪の場合の見積を考慮に入れるほとんどの最先端のアプローチとは対照的に,本手法の制御器合成における後方分布を利用する。 その結果は、よりインフォームドで、パフォーマンスと堅牢性の間のより効率的なトレードオフとなる。 本稿では,確率的安定性のマージンに対してロバストな制御を行う線形化gpダイナミクスのための新しい制御器合成法を提案する。 この定式化は,最近提案された線形二次制御合成アルゴリズムに基づいて,システムの安定性に対する信頼性境界の形で確率論的ロバスト性を保証する。

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