論文の概要: Learning-Based Optimal Control with Performance Guarantees for Unknown Systems with Latent States

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17963v3
• Date: Tue, 16 Apr 2024 08:45:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-18 02:50:11.964323
• Title: Learning-Based Optimal Control with Performance Guarantees for Unknown Systems with Latent States
• Title（参考訳）: 潜在状態を持つ未知システムに対する性能保証を用いた学習ベース最適制御
• Authors: Robert Lefringhausen, Supitsana Srithasan, Armin Lederer, Sandra Hirche,
• Abstract要約: 本稿では,潜在状態を持つ未知非線形系に対する最適入力軌道の計算法を提案する。 提案手法の有効性を数値シミュレーションで示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.4820711784498
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As control engineering methods are applied to increasingly complex systems, data-driven approaches for system identification appear as a promising alternative to physics-based modeling. While the Bayesian approaches prevalent for safety-critical applications usually rely on the availability of state measurements, the states of a complex system are often not directly measurable. It may then be necessary to jointly estimate the dynamics and the latent state, making the quantification of uncertainties and the design of controllers with formal performance guarantees considerably more challenging. This paper proposes a novel method for the computation of an optimal input trajectory for unknown nonlinear systems with latent states based on a combination of particle Markov chain Monte Carlo methods and scenario theory. Probabilistic performance guarantees are derived for the resulting input trajectory, and an approach to validate the performance of arbitrary control laws is presented. The effectiveness of the proposed method is demonstrated in a numerical simulation.
• Abstract（参考訳）: 制御工学の手法がますます複雑なシステムに適用されるにつれて、システム識別のためのデータ駆動アプローチは、物理に基づくモデリングに代わる有望な選択肢として現れる。 ベイズ的アプローチは安全クリティカルな用途によく用いられるが、状態測定の可用性に依存しているが、複雑なシステムの状態は直接測定できないことが多い。 すると、力学と潜伏状態を共同で推定し、不確実性の定量化と正式な性能保証を持つコントローラの設計をかなり困難にすることができる。 本稿では, 粒子マルコフ連鎖モンテカルロ法とシナリオ理論を組み合わせた, 潜在状態を持つ未知の非線形系に対する最適入力軌道の計算法を提案する。 入力軌道に対して確率的性能保証が導出され、任意の制御法則の性能を検証するためのアプローチが提示される。 提案手法の有効性を数値シミュレーションで示す。

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