Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning Stabilizable Deep Dynamics Models

論文の概要: Learning Stabilizable Deep Dynamics Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09710v1
Date: Fri, 18 Mar 2022 03:09:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-21 16:12:14.193491
Title: Learning Stabilizable Deep Dynamics Models
Title（参考訳）: 学習安定化型ディープダイナミクスモデル
Authors: Kenji Kashima, Ryota Yoshiuchi, Yu Kawano
Abstract要約: 本稿では,入力-アフィン制御系のダイナミクスを学習するための新しい手法を提案する。重要な特徴は、学習モデルの安定化コントローラと制御リャプノフ関数も得られることである。提案手法はハミルトン-ヤコビ不等式の解法にも適用可能である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.75320459412718
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: When neural networks are used to model dynamics, properties such as stability of the dynamics are generally not guaranteed. In contrast, there is a recent method for learning the dynamics of autonomous systems that guarantees global exponential stability using neural networks. In this paper, we propose a new method for learning the dynamics of input-affine control systems. An important feature is that a stabilizing controller and control Lyapunov function of the learned model are obtained as well. Moreover, the proposed method can also be applied to solving Hamilton-Jacobi inequalities. The usefulness of the proposed method is examined through numerical examples.
Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークがダイナミクスのモデル化に使用される場合、ダイナミクスの安定性などの特性は一般的に保証されない。対照的に、ニューラルネットワークを用いてグローバル指数安定性を保証する自律システムのダイナミクスを学ぶための最近の方法がある。本稿では,入力-アフィン制御系のダイナミクスを学習する新しい手法を提案する。重要な特徴は、安定化制御器と学習モデルの制御リアプノフ関数も得られることである。さらに,ハミルトン-ヤコビ不等式の解法にも適用可能である。提案手法の有用性を数値実験により検証した。

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