論文の概要: Guaranteed Contraction Control in the Presence of Imperfectly Learned
Dynamics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08222v1
- Date: Wed, 15 Dec 2021 15:57:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-16 17:18:44.667347
- Title: Guaranteed Contraction Control in the Presence of Imperfectly Learned
Dynamics
- Title（参考訳）: 不完全学習ダイナミクスの存在下での保証された収縮制御
- Authors: Pan Zhao, Ziyao Guo, Yikun Cheng, Aditya Gahlawat and Naira Hovakimyan
- Abstract要約: 本稿では,制約指標と外乱推定に基づく軌道中心学習制御のアプローチを提案する。
提案するフレームワークは、平面四辺形ナビゲーションの例で検証される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4521275962283626
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents an approach for trajectory-centric learning control based
on contraction metrics and disturbance estimation for nonlinear systems subject
to matched uncertainties. The approach allows for the use of a broad class of
model learning tools including deep neural networks to learn uncertain dynamics
while still providing guarantees of transient tracking performance throughout
the learning phase, including the special case of no learning. Within the
proposed approach, a disturbance estimation law is proposed to estimate the
pointwise value of the uncertainty, with pre-computable estimation error bounds
(EEBs). The learned dynamics, the estimated disturbances, and the EEBs are then
incorporated in a robust Riemannian energy condition to compute the control law
that guarantees exponential convergence of actual trajectories to desired ones
throughout the learning phase, even when the learned model is poor. On the
other hand, with improved accuracy, the learned model can be incorporated in a
high-level planner to plan better trajectories with improved performance, e.g.,
lower energy consumption and shorter travel time. The proposed framework is
validated on a planar quadrotor navigation example.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,不確かさに適合する非線形システムの収縮メトリックと外乱推定に基づく軌道中心学習制御のアプローチを提案する。
このアプローチでは、ディープニューラルネットワークを含む幅広いモデルの学習ツールを使用して、不確実なダイナミクスを学習すると同時に、学習のない特別なケースを含む学習フェーズ全体を通して、過渡的なトラッキングパフォーマンスの保証を提供する。
提案手法では,事前計算可能な推定誤差境界(eebs)を用いて不確かさのポイントワイズ値を推定するために外乱推定法が提案されている。
学習されたダイナミクス、推定された外乱、およびeebは、学習されたモデルが貧弱であっても、学習フェーズを通じて所望の軌道が所望の軌道に指数収束することを保証する制御則を計算するために、強固なリーマンエネルギー条件に組み込まれている。
一方、精度の向上により、学習したモデルを高レベルプランナーに組み込むことで、より優れた軌道計画、例えば、エネルギー消費量の低減や旅行時間の短縮など、性能の向上を図ることができる。
提案されたフレームワークは、平面四角形ナビゲーションの例で検証される。
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