論文の概要: Learning Control-Oriented Dynamical Structure from Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02529v1
- Date: Mon, 6 Feb 2023 02:01:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-07 17:51:00.333290
- Title: Learning Control-Oriented Dynamical Structure from Data
- Title（参考訳）: データから制御指向動的構造を学習する
- Authors: Spencer M. Richards, Jean-Jacques Slotine, Navid Azizan, Marco Pavone
- Abstract要約: 一般非線形制御-アフィン系に対する状態依存型 Riccati 方程式に基づく新しい非線形トラッキング制御器の定式化を提案する。
我々の定式化は、制御-アフィン力学を定義するベクトル場の系の非線形分解に依存する。
各種非線形力学系において, 安定軌道追跡における制御器の学習版の有効性を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.316358215670274
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Even for known nonlinear dynamical systems, feedback controller synthesis is
a difficult problem that often requires leveraging the particular structure of
the dynamics to induce a stable closed-loop system. For general nonlinear
models, including those fit to data, there may not be enough known structure to
reliably synthesize a stabilizing feedback controller. In this paper, we
propose a novel nonlinear tracking controller formulation based on a
state-dependent Riccati equation for general nonlinear control-affine systems.
Our formulation depends on a nonlinear factorization of the system of vector
fields defining the control-affine dynamics, which we show always exists under
mild smoothness assumptions. We discuss how this factorization can be learned
from a finite set of data. On a variety of simulated nonlinear dynamical
systems, we demonstrate the efficacy of learned versions of our controller in
stable trajectory tracking. Alongside our method, we evaluate recent ideas in
jointly learning a controller and stabilizability certificate for known
dynamical systems; we show empirically that such methods can be
data-inefficient in comparison.
- Abstract（参考訳）: 既知の非線形力学系においても、フィードバックコントローラ合成は難しい問題であり、安定な閉ループ系を誘導するために動的系の特定の構造を利用する必要がある。
データに適合するものを含む一般的な非線形モデルでは、安定化したフィードバックコントローラを確実に合成するのに十分な既知の構造が存在しない可能性がある。
本稿では,一般非線形制御-アフィン系に対する状態依存リッカティ方程式に基づく新しい非線形追従制御系の定式化を提案する。
我々の定式化は、制御-アフィン力学を定義するベクトル場の系の非線形分解に依存し、緩やかな滑らかさの仮定の下で常に存在することを示す。
有限データの集合からこの分解がどのように学習できるかを論じる。
様々な非線形力学系において, 安定軌道追従における制御器の学習バージョンの有効性を実証する。
また,本手法と並行して,既知の力学系の制御系と安定性証明を共同学習する最近のアイデアを評価し,その手法がデータ非効率であることを示す。
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