Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-Step Model Predictive Safety Filters: Reducing Chattering by Increasing the Prediction Horizon

論文の概要: Multi-Step Model Predictive Safety Filters: Reducing Chattering by Increasing the Prediction Horizon

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11453v1
Date: Wed, 20 Sep 2023 16:35:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-21 15:32:05.568300
Title: Multi-Step Model Predictive Safety Filters: Reducing Chattering by Increasing the Prediction Horizon
Title（参考訳）: マルチステップモデル予測安全フィルタ:予測水平増加によるチャタリング低減
Authors: Federico Pizarro Bejarano, Lukas Brunke, and Angela P. Schoellig
Abstract要約: 安全フィルタを用いて学習制御ポリシを増強することにより、状態と入力制約の満足度を保証できる。モデル予測安全フィルタ(MPSF)は、モデル予測制御(MPC)に基づく一般的な安全フィルタリング手法である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.55113002732746
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Learning-based controllers have demonstrated superior performance compared to classical controllers in various tasks. However, providing safety guarantees is not trivial. Safety, the satisfaction of state and input constraints, can be guaranteed by augmenting the learned control policy with a safety filter. Model predictive safety filters (MPSFs) are a common safety filtering approach based on model predictive control (MPC). MPSFs seek to guarantee safety while minimizing the difference between the proposed and applied inputs in the immediate next time step. This limited foresight can lead to jerky motions and undesired oscillations close to constraint boundaries, known as chattering. In this paper, we reduce chattering by considering input corrections over a longer horizon. Under the assumption of bounded model uncertainties, we prove recursive feasibility using techniques from robust MPC. We verified the proposed approach in both extensive simulation and quadrotor experiments. In experiments with a Crazyflie 2.0 drone, we show that, in addition to preserving the desired safety guarantees, the proposed MPSF reduces chattering by more than a factor of 4 compared to previous MPSF formulations.
Abstract（参考訳）: 学習ベースのコントローラは、様々なタスクで古典的なコントローラよりも優れたパフォーマンスを示している。しかし、安全性の保証は容易ではない。安全フィルタを用いて学習制御ポリシを増強することにより、状態と入力制約の満足度を保証できる。モデル予測安全フィルタ(MPSF)はモデル予測制御(MPC)に基づく一般的な安全フィルタリング手法である。 MPSFは、提案した入力と適用した入力の差を最小限に抑えつつ、安全性を保証する。この制限された予見は、ビタリングとして知られる制約境界に近い不安定な動きと望ましくない振動に繋がる可能性がある。本稿では,より長い地平線上での入力補正を考慮し,おしゃべりを減らす。有界モデルの不確かさを仮定し、ロバストMPCの手法を用いて再帰的実現可能性を証明する。提案手法を大規模シミュレーションと四重項実験の両方で検証した。 Crazyflie 2.0ドローンによる実験では、望ましい安全保証の保存に加えて、提案されたMPSFは、以前のMPSFの定式化と比較して、チャットを4倍以上削減する。

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