論文の概要: Safe Imitation Learning of Nonlinear Model Predictive Control for Flexible Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02941v2
• Date: Thu, 28 Sep 2023 07:34:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-29 23:07:07.839927
• Title: Safe Imitation Learning of Nonlinear Model Predictive Control for Flexible Robots
• Title（参考訳）: 柔軟ロボットのための非線形モデル予測制御の安全模倣学習
• Authors: Shamil Mamedov, Rudolf Reiter, Seyed Mahdi Basiri Azad, Joschka Boedecker, Moritz Diehl, Jan Swevers
• Abstract要約: 模倣学習と予測安全フィルタを用いたNMPCの安全な近似のためのフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、性能をわずかに損なうことなく、計算時間を著しく短縮する。 高速で安全な近似NMPCの開発は、産業における柔軟なロボットの採用を加速する可能性を秘めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.234161747563672
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Flexible robots may overcome some of the industry's major challenges, such as enabling intrinsically safe human-robot collaboration and achieving a higher load-to-mass ratio. However, controlling flexible robots is complicated due to their complex dynamics, which include oscillatory behavior and a high-dimensional state space. NMPC offers an effective means to control such robots, but its extensive computational demands often limit its application in real-time scenarios. To enable fast control of flexible robots, we propose a framework for a safe approximation of NMPC using imitation learning and a predictive safety filter. Our framework significantly reduces computation time while incurring a slight loss in performance. Compared to NMPC, our framework shows more than a eightfold improvement in computation time when controlling a three-dimensional flexible robot arm in simulation, all while guaranteeing safety constraints. Notably, our approach outperforms conventional reinforcement learning methods. The development of fast and safe approximate NMPC holds the potential to accelerate the adoption of flexible robots in industry.
• Abstract（参考訳）: フレキシブルロボットは、本質的に安全な人間とロボットのコラボレーションを可能にし、より高い負荷対質量比を達成するなど、業界の主要な課題を克服する可能性がある。 しかし、振動挙動や高次元状態空間を含む複雑な力学のため、柔軟ロボットの制御は複雑である。 NMPCはそのようなロボットを制御する効果的な手段を提供するが、その膨大な計算要求はリアルタイムシナリオでの応用を制限することが多い。 フレキシブルロボットの高速制御を実現するために,模倣学習と予測安全フィルタを用いたNMPCの安全な近似のためのフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、性能がわずかに低下しながら計算時間を著しく短縮する。 nmpcと比較して, 3次元フレキシブルロボットアームをシミュレーションで制御した場合, 安全性制約を保証しながら, 計算時間が8倍以上向上することを示した。 特に,本手法は従来の強化学習手法を上回っている。 高速で安全な近似NMPCの開発は、産業における柔軟なロボットの採用を加速する可能性を秘めている。

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