論文の概要: Meta-Adaptive Nonlinear Control: Theory and Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.06098v1
• Date: Fri, 11 Jun 2021 00:39:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-14 14:21:00.898419
• Title: Meta-Adaptive Nonlinear Control: Theory and Algorithms
• Title（参考訳）: メタ適応非線形制御:理論とアルゴリズム
• Authors: Guanya Shi, Kamyar Azizzadenesheli, Soon-Jo Chung, Yisong Yue
• Abstract要約: オンラインメタ環境制御(OMAC)と呼ばれる適応非線形制御のためのオンラインマルチタスク学習手法を提案する。 我々は、様々な条件下でアプローチのインスタンス化を提供し、マルチタスク適応非線形制御のための最初の非漸近的なエンドツーエンド収束を保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.122874727499216
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present an online multi-task learning approach for adaptive nonlinear control, which we call Online Meta-Adaptive Control (OMAC). The goal is to control a nonlinear system subject to adversarial disturbance and unknown $\textit{environment-dependent}$ nonlinear dynamics, under the assumption that the environment-dependent dynamics can be well captured with some shared representation. Our approach is motivated by robot control, where a robotic system encounters a sequence of new environmental conditions that it must quickly adapt to. A key emphasis is to integrate online representation learning with established methods from control theory, in order to arrive at a unified framework that yields both control-theoretic and learning-theoretic guarantees. We provide instantiations of our approach under varying conditions, leading to the first non-asymptotic end-to-end convergence guarantee for multi-task adaptive nonlinear control. OMAC can also be integrated with deep representation learning. Experiments show that OMAC significantly outperforms conventional adaptive control approaches which do not learn the shared representation.
• Abstract（参考訳）: オンラインメタ適応制御(OMAC)と呼ばれる適応非線形制御のためのオンラインマルチタスク学習手法を提案する。 目的は、環境依存のダイナミクスが共有表現でうまく捉えられることを前提に、逆乱や未知の$\textit{environment-dependent}$非線形ダイナミクスの非線形システムを制御することである。 我々のアプローチはロボット制御によって動機付けられており、ロボットシステムは迅速に適応しなければならない新しい環境条件に遭遇する。 オンライン表現学習を制御理論から確立した手法に統合し、制御理論と学習理論の両方の保証をもたらす統一フレームワークに到達させることが重要となる。 我々は,様々な条件下でのアプローチのインスタンス化を行い,マルチタスク適応非線形制御のための最初の非漸近的エンドツーエンド収束保証を実現する。 OMACは深層表現学習と統合することもできる。 実験の結果、OMACは共有表現を学習しない従来の適応制御手法よりも大幅に優れていた。

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