論文の概要: KNODE-MPC: A Knowledge-based Data-driven Predictive Control Framework for Aerial Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04821v1
• Date: Fri, 10 Sep 2021 12:09:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-13 18:44:39.987865
• Title: KNODE-MPC: A Knowledge-based Data-driven Predictive Control Framework for Aerial Robots
• Title（参考訳）: knode-mpc : 航空ロボットのための知識ベースデータ駆動予測制御フレームワーク
• Authors: Kong Yao Chee, Tom Z. Jiahao and M. Ani Hsieh
• Abstract要約: 我々は、知識に基づくニューラル常微分方程式(KNODE)というディープラーニングツールを用いて、第一原理から得られたモデルを拡張する。 得られたハイブリッドモデルは、名目上の第一原理モデルと、シミュレーションまたは実世界の実験データから学習したニューラルネットワークの両方を含む。 閉ループ性能を改善するため、ハイブリッドモデルはKNODE-MPCとして知られる新しいMPCフレームワークに統合される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.897728689802829
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we consider the problem of deriving and incorporating accurate dynamic models for model predictive control (MPC) with an application to quadrotor control. MPC relies on precise dynamic models to achieve the desired closed-loop performance. However, the presence of uncertainties in complex systems and the environments they operate in poses a challenge in obtaining sufficiently accurate representations of the system dynamics. In this work, we make use of a deep learning tool, knowledge-based neural ordinary differential equations (KNODE), to augment a model obtained from first principles. The resulting hybrid model encompasses both a nominal first-principle model and a neural network learnt from simulated or real-world experimental data. Using a quadrotor, we benchmark our hybrid model against a state-of-the-art Gaussian Process (GP) model and show that the hybrid model provides more accurate predictions of the quadrotor dynamics and is able to generalize beyond the training data. To improve closed-loop performance, the hybrid model is integrated into a novel MPC framework, known as KNODE-MPC. Results show that the integrated framework achieves 73% improvement in simulations and more than 14% in physical experiments, in terms of trajectory tracking performance.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,モデル予測制御 (MPC) のための正確な動的モデルを導出し,導入することの問題点について考察する。 MPCは所望のクローズドループ性能を達成するために正確なダイナミックモデルに依存している。 しかし、複雑なシステムにおける不確実性やそれらが運用する環境の存在は、システムのダイナミクスの十分な正確な表現を得る上での課題となる。 本研究では,ディープラーニングツールである知識ベースニューラル常微分方程式(knode)を用いて,第一原理から得られたモデルの拡張を行う。 得られたハイブリッドモデルは、シミュレーションまたは実世界の実験データから学習した名目第一原理モデルとニューラルネットワークの両方を包含する。 クワッドローターを用いて,最先端のガウス過程(gp)モデルに対してハイブリッドモデルをベンチマークし,ハイブリッドモデルがクワドローターダイナミクスのより正確な予測を提供し,トレーニングデータを超えて一般化できることを示す。 閉ループ性能を改善するため、ハイブリッドモデルはKNODE-MPCとして知られる新しいMPCフレームワークに統合される。 その結果, 軌道追跡性能の面では, シミュレーションでは73%, 物理実験では14%以上向上していることがわかった。

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