論文の概要: Active Learning of Discrete-Time Dynamics for Uncertainty-Aware Model Predictive Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12583v2
• Date: Mon, 24 Jul 2023 11:13:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-26 00:39:27.059986
• Title: Active Learning of Discrete-Time Dynamics for Uncertainty-Aware Model Predictive Control
• Title（参考訳）: 不確実性を考慮した予測制御のための離散時間ダイナミクスのアクティブ学習
• Authors: Alessandro Saviolo, Jonathan Frey, Abhishek Rathod, Moritz Diehl, Giuseppe Loianno
• Abstract要約: 本稿では,非線形ロボットシステムの力学を積極的にモデル化する自己教師型学習手法を提案する。 我々のアプローチは、目に見えない飛行条件に一貫して適応することで、高いレジリエンスと一般化能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.82250322661112
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Model-based control requires an accurate model of the system dynamics for precisely and safely controlling the robot in complex and dynamic environments. Moreover, in the presence of variations in the operating conditions, the model should be continuously refined to compensate for dynamics changes. In this paper, we present a self-supervised learning approach that actively models the dynamics of nonlinear robotic systems. We combine offline learning from past experience and online learning from current robot interaction with the unknown environment. These two ingredients enable a highly sample-efficient and adaptive learning process, capable of accurately inferring model dynamics in real-time even in operating regimes that greatly differ from the training distribution. Moreover, we design an uncertainty-aware model predictive controller that is heuristically conditioned to the aleatoric (data) uncertainty of the learned dynamics. This controller actively chooses the optimal control actions that (i) optimize the control performance and (ii) improve the efficiency of online learning sample collection. We demonstrate the effectiveness of our method through a series of challenging real-world experiments using a quadrotor system. Our approach showcases high resilience and generalization capabilities by consistently adapting to unseen flight conditions, while it significantly outperforms classical and adaptive control baselines.
• Abstract（参考訳）: モデルに基づく制御は、複雑でダイナミックな環境でロボットを正確に安全に制御するために、システムダイナミクスの正確なモデルを必要とする。 さらに,動作条件の変動が存在する場合には,動的変化を補うためにモデルを継続的に改良する必要がある。 本稿では,非線形ロボットシステムのダイナミクスを積極的にモデル化する自己教師型学習手法を提案する。 我々は、過去の経験からオフライン学習と、現在のロボットインタラクションからオンライン学習と未知環境とを組み合わせる。 これらの2つの要素は、トレーニング分布と大きく異なる動作状態であっても、モデルダイナミクスをリアルタイムで正確に推定できる、非常に効率的な適応学習プロセスを可能にする。 さらに, 学習ダイナミクスの不確実性に対するヒューリスティックな条件を持つ不確実性認識モデル予測制御系を設計する。 この制御器は最適制御動作を積極的に選択する (i)制御性能を最適化し、 (ii)オンライン学習サンプル収集の効率化。 四重項系を用いて実世界実験を行い,本手法の有効性を実証する。 提案手法は飛行条件に一貫して適応することで高い弾力性と一般化能力を示し,古典的かつ適応的な制御ベースラインを著しく上回っている。

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