論文の概要: Incorporating Recurrent Reinforcement Learning into Model Predictive Control for Adaptive Control in Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13313v1
• Date: Mon, 30 Jan 2023 22:11:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-01 18:30:19.930129
• Title: Incorporating Recurrent Reinforcement Learning into Model Predictive Control for Adaptive Control in Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 自律運転における適応制御のためのモデル予測制御への繰り返し強化学習の導入
• Authors: Yuan Zhang, Joschka Boedecker, Chuxuan Li, Guyue Zhou
• Abstract要約: モデル予測制御(MPC)は、強力な制御技術として自律運転タスクに大きな注目を集めている。 本稿では,この問題を部分的に観測されたマルコフ決定過程(POMDP)として再検討する。 次に、最適かつ適応的な制御のために、リカレント強化学習(RRL)を通して、動的モデルのパラメータを継続的に適応させるリカレントポリシーを学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.67417895998434
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Model Predictive Control (MPC) is attracting tremendous attention in the autonomous driving task as a powerful control technique. The success of an MPC controller strongly depends on an accurate internal dynamics model. However, the static parameters, usually learned by system identification, often fail to adapt to both internal and external perturbations in real-world scenarios. In this paper, we firstly (1) reformulate the problem as a Partially Observed Markov Decision Process (POMDP) that absorbs the uncertainties into observations and maintains Markov property into hidden states; and (2) learn a recurrent policy continually adapting the parameters of the dynamics model via Recurrent Reinforcement Learning (RRL) for optimal and adaptive control; and (3) finally evaluate the proposed algorithm (referred as $\textit{MPC-RRL}$) in CARLA simulator and leading to robust behaviours under a wide range of perturbations.
• Abstract（参考訳）: モデル予測制御(MPC)は、強力な制御技術として自律運転タスクに大きな注目を集めている。 MPCコントローラの成功は、正確な内部力学モデルに依存している。 しかし、通常はシステム識別によって学習される静的パラメータは、現実世界のシナリオにおいて内部および外部の摂動の両方に適応できないことが多い。 In this paper, we firstly (1) reformulate the problem as a Partially Observed Markov Decision Process (POMDP) that absorbs the uncertainties into observations and maintains Markov property into hidden states; and (2) learn a recurrent policy continually adapting the parameters of the dynamics model via Recurrent Reinforcement Learning (RRL) for optimal and adaptive control; and (3) finally evaluate the proposed algorithm (referred as $\textit{MPC-RRL}$) in CARLA simulator and leading to robust behaviours under a wide range of perturbations.

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