論文の概要: Bayesian Optimisation for Robust Model Predictive Control under Model Parameter Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00551v2
• Date: Wed, 2 Mar 2022 21:29:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-04 13:14:11.444152
• Title: Bayesian Optimisation for Robust Model Predictive Control under Model Parameter Uncertainty
• Title（参考訳）: モデルパラメータの不確かさを考慮したロバストモデル予測制御のためのベイズ最適化
• Authors: Rel Guzman, Rafael Oliveira, Fabio Ramos
• Abstract要約: 本稿では,モデル予測制御(MPC)ハイパーパラメータのチューニングのための適応最適化手法を提案する。 本研究では,異種難聴モデルを用いたベイズ最適化 (BO) アルゴリズムを開発し,様々なノイズに対処する。 実験結果から,本手法はより高い累積報酬とより安定したコントローラをもたらすことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.052368583196426
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose an adaptive optimisation approach for tuning stochastic model predictive control (MPC) hyper-parameters while jointly estimating probability distributions of the transition model parameters based on performance rewards. In particular, we develop a Bayesian optimisation (BO) algorithm with a heteroscedastic noise model to deal with varying noise across the MPC hyper-parameter and dynamics model parameter spaces. Typical homoscedastic noise models are unrealistic for tuning MPC since stochastic controllers are inherently noisy, and the level of noise is affected by their hyper-parameter settings. We evaluate the proposed optimisation algorithm in simulated control and robotics tasks where we jointly infer control and dynamics parameters. Experimental results demonstrate that our approach leads to higher cumulative rewards and more stable controllers.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,確率モデル予測制御(mpc)ハイパーパラメータの適応最適化手法を提案し,性能評価に基づく遷移モデルパラメータの確率分布を共同で推定する。 特に,MPCハイパーパラメータおよびダイナミックスモデルパラメータ空間にまたがる様々なノイズに対処するために,非定常雑音モデルを用いたベイズ最適化(BO)アルゴリズムを開発した。 典型的なホモシダスティックノイズモデルは、確率制御器が本質的にノイズが多いため、MPCのチューニングには非現実的であり、ノイズのレベルは超パラメータ設定の影響を受けます。 シミュレーション制御とロボットのタスクにおいて,制御パラメータと動的パラメータを共同で推論する最適化アルゴリズムの評価を行った。 実験の結果,我々のアプローチは累積的な報酬とより安定したコントローラをもたらすことがわかった。

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