論文の概要: Control-oriented meta-learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.06716v1
• Date: Thu, 14 Apr 2022 03:02:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-15 14:52:54.476158
• Title: Control-oriented meta-learning
• Title（参考訳）: 制御指向メタラーニング
• Authors: Spencer M. Richards, Navid Azizan, Jean-Jacques Slotine, Marco Pavone
• Abstract要約: 我々は、ニューラルネットワークを用いたデータ駆動モデリングを用いて、過去のデータからオフラインで学習し、非線形特徴の内部パラメトリックモデルによる適応制御を行う。 ベースラーナーとして閉ループ追従シミュレーションを用いた適応制御器をメタ学習し,メタ対象として平均追従誤差を推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.316358215670274
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-time adaptation is imperative to the control of robots operating in complex, dynamic environments. Adaptive control laws can endow even nonlinear systems with good trajectory tracking performance, provided that any uncertain dynamics terms are linearly parameterizable with known nonlinear features. However, it is often difficult to specify such features a priori, such as for aerodynamic disturbances on rotorcraft or interaction forces between a manipulator arm and various objects. In this paper, we turn to data-driven modeling with neural networks to learn, offline from past data, an adaptive controller with an internal parametric model of these nonlinear features. Our key insight is that we can better prepare the controller for deployment with control-oriented meta-learning of features in closed-loop simulation, rather than regression-oriented meta-learning of features to fit input-output data. Specifically, we meta-learn the adaptive controller with closed-loop tracking simulation as the base-learner and the average tracking error as the meta-objective. With both fully-actuated and underactuated nonlinear planar rotorcraft subject to wind, we demonstrate that our adaptive controller outperforms other controllers trained with regression-oriented meta-learning when deployed in closed-loop for trajectory tracking control.
• Abstract（参考訳）: リアルタイム適応は、複雑な動的環境で動作するロボットの制御に不可欠である。 適応制御則は、不確定なダイナミクス項が既知の非線形特徴で線形にパラメータ化可能であれば、軌道追従性能の良好な非線形システムでさえも付与することができる。 しかし、ロータークラフトの空力障害やマニピュレータアームと様々な物体との相互作用力など、先駆的な特徴を特定することはしばしば困難である。 本稿では、ニューラルネットワークを用いたデータ駆動モデルを用いて、過去のデータからオフラインで学習し、これらの非線形特徴を内部パラメトリックモデルで適応制御する。 私たちの重要な洞察は、入出力データに適合する機能の回帰指向メタ学習よりも、クローズドループシミュレーションにおける機能の制御指向メタラーニングによるデプロイメントのためのコントローラを準備できるということです。 具体的には,アダプティブコントローラをメタ学習し,クローズドループ追跡シミュレーションをベースラーナーとし,平均トラッキング誤差をメタ対象とする。 完全作動と非作動の両方の非線形平面ロータークラフトにより、軌道追従制御のためにクローズドループに配備された場合、適応コントローラは回帰指向メタラーニングで訓練された他のコントローラよりも優れていることを実証する。

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