Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning Safety Filters for Unknown Discrete-Time Linear Systems

論文の概要: Learning Safety Filters for Unknown Discrete-Time Linear Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.00631v2
Date: Mon, 8 May 2023 04:51:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-10 01:20:51.766891
Title: Learning Safety Filters for Unknown Discrete-Time Linear Systems
Title（参考訳）: 未知離散時間線形システムの学習安全フィルタ
Authors: Farhad Farokhi, Alex S. Leong, Mohammad Zamani, Iman Shames
Abstract要約: 安全性は状態に対するポリトピー的制約と制御入力によって特徴づけられる。実験的に学習されたモデルとプロセスノイズの共分散と信頼境界は、高い確率で安全性を確保するために名目制御動作を最小限に修正する頑健な最適化問題を構築するために使用される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.533793543850384
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: A learning-based safety filter is developed for discrete-time linear time-invariant systems with unknown models subject to Gaussian noises with unknown covariance. Safety is characterized using polytopic constraints on the states and control inputs. The empirically learned model and process noise covariance with their confidence bounds are used to construct a robust optimization problem for minimally modifying nominal control actions to ensure safety with high probability. The optimization problem relies on tightening the original safety constraints. The magnitude of the tightening is larger at the beginning since there is little information to construct reliable models, but shrinks with time as more data becomes available.
Abstract（参考訳）: 未知モデルを持つ離散時間線形時不変系に対して,共分散のガウス雑音を受ける学習型安全フィルタを開発した。安全性は状態に対するポリトピック制約と制御入力によって特徴づけられる。実験的に学習されたモデルとプロセスノイズの共分散と信頼境界は、高い確率で安全性を確保するために名目制御動作を最小限に修正する堅牢な最適化問題を構築するために使用される。最適化問題は、元の安全制約の厳格化に依存する。信頼できるモデルを構築するための情報が少ないため、当初より締め付けの規模は大きくなるが、より多くのデータが利用可能になると時間とともに縮小する。

関連論文リスト

Safe and Stable Closed-Loop Learning for Neural-Network-Supported Model Predictive Control [0.0]
基礎となるプロセスについて不完全な情報で操作するパラメタライズド予測コントローラの安全な学習について検討する。本手法は, クローズドループにおけるシステム全体の長期的性能を安全かつ安定に保ちながら重視する。ベイズ最適化に基づく学習手法に安定性情報を明示的に組み込むことにより,厳密な確率論的安全保証を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-16T11:03:58Z)
Adaptive Robust Model Predictive Control via Uncertainty Cancellation [25.736296938185074]
本稿では,動的に重要な不確かさを補う学習に基づく頑健な予測制御アルゴリズムを提案する。我々は、一定の等価な「推定とキャンセル」制御法に着想を得た、非線形フィードバックポリシーのクラスを最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-02T18:54:23Z)
Probabilities Are Not Enough: Formal Controller Synthesis for Stochastic Dynamical Models with Epistemic Uncertainty [68.00748155945047]
複雑な力学系のモデルにおける不確実性を捉えることは、安全なコントローラの設計に不可欠である。いくつかのアプローチでは、安全と到達可能性に関する時間的仕様を満たすポリシーを形式的な抽象化を用いて合成する。我々の貢献は、ノイズ、不確実なパラメータ、外乱を含む連続状態モデルに対する新しい抽象的制御法である。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-12T07:57:03Z)
Meta-Learning Priors for Safe Bayesian Optimization [72.8349503901712]
メタ学習アルゴリズムであるF-PACOHを構築し,データ不足の設定において確実な定量化を実現する。コアコントリビューションとして、安全に適合した事前をデータ駆動で選択するための新しいフレームワークを開発する。ベンチマーク関数と高精度動作系において,我々のメタ学習先行が安全なBOアプローチの収束を加速することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-03T08:38:38Z)
Log Barriers for Safe Black-box Optimization with Application to Safe Reinforcement Learning [72.97229770329214]
本稿では,学習時の安全性維持が不可欠である高次元非線形最適化問題に対する一般的なアプローチを提案する。 LBSGDと呼ばれるアプローチは、慎重に選択されたステップサイズで対数障壁近似を適用することに基づいている。安全強化学習における政策課題の違反を最小限に抑えるためのアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-21T11:14:47Z)
Reinforcement Learning Policies in Continuous-Time Linear Systems [0.0]
パラメータ推定を慎重にランダムにすることで、最適行動の学習を迅速に行うオンラインポリシーを提案する。非接触系の力学に対する鋭い安定性を証明し、準最適動作による無限小の後悔を厳密に特定する。我々の分析は、継続的強化学習における基本的な課題に光を当て、同様の問題に対する有用な基礎となることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-16T00:08:50Z)
Probabilistic robust linear quadratic regulators with Gaussian processes [73.0364959221845]
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。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-17T08:36:18Z)
Safe Learning of Uncertain Environments for Nonlinear Control-Affine Systems [10.918870296899245]
未知の添加不確実性を受ける非線形制御アフィン系における安全な学習の問題を検討する。我々はガウス信号として不確実性をモデル化し、状態測定を用いて平均と共分散境界を学習する。学習と制御が同時に行われる間、我々は任意に大きな確率で状態が安全なセットにとどまることを保証することができることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-02T01:58:02Z)
Closing the Closed-Loop Distribution Shift in Safe Imitation Learning [80.05727171757454]
模倣学習問題において,安全な最適化に基づく制御戦略を専門家として扱う。我々は、実行時に安価に評価でき、専門家と同じ安全保証を確実に満足する学習されたポリシーを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-18T05:11:41Z)
Chance-Constrained Trajectory Optimization for Safe Exploration and Learning of Nonlinear Systems [81.7983463275447]
学習に基づく制御アルゴリズムは、訓練のための豊富な監督を伴うデータ収集を必要とする。本稿では,機会制約付き最適制御と動的学習とフィードバック制御を統合した安全な探索による最適動作計画のための新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-09T05:57:43Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。