論文の概要: RAMP-Net: A Robust Adaptive MPC for Quadrotors via Physics-informed Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09025v1
• Date: Mon, 19 Sep 2022 16:11:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 19:58:27.561288
• Title: RAMP-Net: A Robust Adaptive MPC for Quadrotors via Physics-informed Neural Network
• Title（参考訳）: RAMP-Net:物理インフォームドニューラルネットワークによる四元子用ロバスト適応MPC
• Authors: Sourav Sanyal and Kaushik Roy
• Abstract要約: 本稿では、単純なODEとデータの一部をトレーニングしたニューラルネットワークを用いて、PINN(RAMP-Net)を介してロバスト適応MPCフレームワークを提案する。 我々は,SOTA回帰に基づく2つのMPC法と比較して,0.5～1.75m/sの追跡誤差を7.8%から43.2%,8.04%から61.5%削減した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.309365332210523
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Model Predictive Control (MPC) is a state-of-the-art (SOTA) control technique which requires solving hard constrained optimization problems iteratively. For uncertain dynamics, analytical model based robust MPC imposes additional constraints, increasing the hardness of the problem. The problem exacerbates in performance-critical applications, when more compute is required in lesser time. Data-driven regression methods such as Neural Networks have been proposed in the past to approximate system dynamics. However, such models rely on high volumes of labeled data, in the absence of symbolic analytical priors. This incurs non-trivial training overheads. Physics-informed Neural Networks (PINNs) have gained traction for approximating non-linear system of ordinary differential equations (ODEs), with reasonable accuracy. In this work, we propose a Robust Adaptive MPC framework via PINNs (RAMP-Net), which uses a neural network trained partly from simple ODEs and partly from data. A physics loss is used to learn simple ODEs representing ideal dynamics. Having access to analytical functions inside the loss function acts as a regularizer, enforcing robust behavior for parametric uncertainties. On the other hand, a regular data loss is used for adapting to residual disturbances (non-parametric uncertainties), unaccounted during mathematical modelling. Experiments are performed in a simulated environment for trajectory tracking of a quadrotor. We report 7.8% to 43.2% and 8.04% to 61.5% reduction in tracking errors for speeds ranging from 0.5 to 1.75 m/s compared to two SOTA regression based MPC methods.
• Abstract（参考訳）: モデル予測制御(MPC)は、厳密な制約付き最適化問題を反復的に解くことを必要とする最先端(SOTA)制御技術である。 不確定なダイナミクスのために、分析モデルに基づくロバストなmpcは追加の制約を課し、問題の難易度を高めている。 この問題は、少ない時間でより多くの計算が必要な場合、パフォーマンスクリティカルなアプリケーションでは悪化する。 ニューラルネットワークのようなデータ駆動回帰法は、システムダイナミクスを近似するために過去に提案されている。 しかし、そのようなモデルは、記号分析の優先順位がないにもかかわらず、大量のラベル付きデータに依存する。 これは非自明なトレーニングオーバーヘッドを伴います。 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、通常の微分方程式(ODE)の非線形系を妥当な精度で近似するための牽引力を得ている。 本研究では、単純なODEとデータの一部をトレーニングしたニューラルネットワークを用いた、PINN(RAMP-Net)によるロバスト適応MPCフレームワークを提案する。 物理損失は、理想的な力学を表す単純なODEを学ぶために用いられる。 損失関数の内部で解析関数にアクセスすることは、パラメトリックの不確かさに対して堅牢な振る舞いを強制するレギュレータとして機能する。 一方、残差外乱(非パラメトリック不確実性)への適応には正規データ損失が用いられるが、数学的モデリングでは考慮されない。 実験は、クワッドローターの軌道追跡のためのシミュレーション環境で行われる。 我々は,SOTA回帰に基づく2つのMPC法と比較して,0.5～1.75m/sの追跡誤差を7.8%から43.2%,8.04%から61.5%削減した。

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