論文の概要: Adaptive Model Predictive Control by Learning Classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.06783v1
• Date: Sun, 13 Mar 2022 23:22:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-16 06:07:10.936935
• Title: Adaptive Model Predictive Control by Learning Classifiers
• Title（参考訳）: 学習分類器による適応モデル予測制御
• Authors: Rel Guzman, Rafael Oliveira, Fabio Ramos
• Abstract要約: 制御パラメータとモデルパラメータを自動的に推定する適応型MPC変種を提案する。 我々は,BOを密度比推定として定式化できることを示す最近の結果を活用する。 その後、これはモデル予測経路積分制御フレームワークに統合され、様々な困難なロボティクスタスクのための堅牢なコントローラを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.052368583196426
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Stochastic model predictive control has been a successful and robust control framework for many robotics tasks where the system dynamics model is slightly inaccurate or in the presence of environment disturbances. Despite the successes, it is still unclear how to best adjust control parameters to the current task in the presence of model parameter uncertainty and heteroscedastic noise. In this paper, we propose an adaptive MPC variant that automatically estimates control and model parameters by leveraging ideas from Bayesian optimization (BO) and the classical expected improvement acquisition function. We leverage recent results showing that BO can be formulated as a density ratio estimation which can be efficiently approximated by simply learning a classifier. This is then integrated into a model predictive path integral control framework yielding robust controllers for a variety of challenging robotics tasks. We demonstrate the approach on classical control problems under model uncertainty and robotics manipulation tasks.
• Abstract（参考訳）: 確率モデル予測制御は、システムダイナミクスモデルが少し不正確なり、環境障害が存在する多くのロボットタスクにおいて、成功し、堅牢な制御フレームワークである。 成功にもかかわらず、モデルパラメータの不確実性と異種雑音の存在下で、制御パラメータを現在のタスクに最適に調整する方法はまだ不明である。 本稿では,ベイズ最適化(bo)と古典的期待改善獲得関数のアイデアを活用し,制御パラメータとモデルパラメータを自動的に推定する適応型mpc変種を提案する。 分類器を学習するだけで効率的に近似できる密度比推定としてboを定式化できることを示す最近の研究結果を活用する。 その後、これはモデル予測経路積分制御フレームワークに統合され、様々な困難なロボティクスタスクのための堅牢なコントローラを生成する。 モデル不確実性とロボット操作タスクにおける古典的制御問題に対するアプローチを実証する。

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