論文の概要: Learning Over Contracting and Lipschitz Closed-Loops for
Partially-Observed Nonlinear Systems (Extended Version)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06193v2
- Date: Mon, 13 Nov 2023 23:44:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-15 19:01:07.458775
- Title: Learning Over Contracting and Lipschitz Closed-Loops for
Partially-Observed Nonlinear Systems (Extended Version)
- Title（参考訳）: 部分観測非線形システムに対する契約とリプシッツ閉ループの学習(拡張バージョン)
- Authors: Nicholas H. Barbara, Ruigang Wang, Ian R. Manchester
- Abstract要約: 本稿では非線形な部分観測力学系に対する学習に基づく制御のためのポリシーパラメータ化を提案する。
結果のYoula-RENパラメータ化は自動的に安定性(収縮)とユーザチューニング可能な堅牢性(Lipschitz)を満足することを示した。
We found that the Youla-REN are also like to existing learning-based and optimal control method, also ensure stability and exhibiting improve robustness to adversarial disturbances。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2430809884830318
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a policy parameterization for learning-based control on
nonlinear, partially-observed dynamical systems. The parameterization is based
on a nonlinear version of the Youla parameterization and the recently proposed
Recurrent Equilibrium Network (REN) class of models. We prove that the
resulting Youla-REN parameterization automatically satisfies stability
(contraction) and user-tunable robustness (Lipschitz) conditions on the
closed-loop system. This means it can be used for safe learning-based control
with no additional constraints or projections required to enforce stability or
robustness. We test the new policy class in simulation on two reinforcement
learning tasks: 1) magnetic suspension, and 2) inverting a rotary-arm pendulum.
We find that the Youla-REN performs similarly to existing learning-based and
optimal control methods while also ensuring stability and exhibiting improved
robustness to adversarial disturbances.
- Abstract（参考訳）: 本稿では非線形な部分観測力学系に対する学習に基づく制御のためのポリシーパラメータ化を提案する。
このパラメータ化は、Youlaパラメータ化の非線形バージョンと、最近提案されたRecurrent Equilibrium Network (REN)クラスに基づく。
その結果,Youla-RENパラメータ化は,閉ループシステム上での安定性(トラクション)とユーザチューニング可能な堅牢性(Lipschitz)を自動で満足することを証明する。
これは、安定性や堅牢性を強制するために必要な追加の制約やプロジェクションなしで、安全な学習ベースの制御に使用できることを意味する。
我々は2つの強化学習タスクで新しい政策クラスをシミュレーションでテストする。
1)磁気サスペンション、及び
2)回転アーム振り子を反転させる。
以上より,youla-renは既存の学習ベースおよび最適制御法と同様に動作し,安定性を確保しつつ,対向障害に対するロバスト性も向上した。
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