論文の概要: Differentiable Predictive Control with Safety Guarantees: A Control Barrier Function Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.02319v1
• Date: Wed, 3 Aug 2022 19:24:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-05 13:08:16.335111
• Title: Differentiable Predictive Control with Safety Guarantees: A Control Barrier Function Approach
• Title（参考訳）: 安全保証を考慮した微分可能予測制御:制御障壁関数アプローチ
• Authors: Wenceslao Shaw Cortez, Jan Drgona, Aaron Tuor, Mahantesh Halappanavar, Draguna Vrabie
• Abstract要約: 我々は、安全性と堅牢性を保証する新しい形態の微分可能予測制御(DPC)を開発した。 DPCは、明示的モデル予測制御(MPC)問題に対する近似解を得るための教師なし学習に基づく手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.617866023850784
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We develop a novel form of differentiable predictive control (DPC) with safety and robustness guarantees based on control barrier functions. DPC is an unsupervised learning-based method for obtaining approximate solutions to explicit model predictive control (MPC) problems. In DPC, the predictive control policy parametrized by a neural network is optimized offline via direct policy gradients obtained by automatic differentiation of the MPC problem. The proposed approach exploits a new form of sampled-data barrier function to enforce offline and online safety requirements in DPC settings while only interrupting the neural network-based controller near the boundary of the safe set. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated in simulation.
• Abstract（参考訳）: 我々は,制御障壁関数に基づく安全性と堅牢性を保証する新しい形態の微分可能予測制御(DPC)を開発した。 DPCは、明示的モデル予測制御(MPC)問題に対する近似解を得るための教師なし学習に基づく手法である。 DPCでは、ニューラルネットワークによってパラメータ化された予測制御ポリシを、MPC問題の自動微分によって得られる直接ポリシー勾配を介してオフラインに最適化する。 提案手法では、サンプルデータバリア関数の新たな形式を活用して、安全セットの境界付近でニューラルネットワークベースのコントローラを中断するのみながら、DPC設定のオフラインおよびオンラインの安全要件を強制する。 提案手法の有効性をシミュレーションにより実証した。

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