論文の概要: Learning Exactly Linearizable Deep Dynamics Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18261v1
• Date: Thu, 30 Nov 2023 05:40:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 17:53:29.083830
• Title: Learning Exactly Linearizable Deep Dynamics Models
• Title（参考訳）: 線形化可能なDeep Dynamics Modelの学習
• Authors: Ryuta Moriyasu, Masayuki Kusunoki, Kenji Kashima
• Abstract要約: 本稿では, 安定度, 信頼性, 信頼性を確保するために, 様々な制御理論を容易に適用可能な, 線形化可能な動的モデルの学習法を提案する。 提案手法は, 自動車エンジンのリアルタイム制御に応用され, 予測性能と制約下での安定制御が良好であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.07366405857677226
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Research on control using models based on machine-learning methods has now shifted to the practical engineering stage. Achieving high performance and theoretically guaranteeing the safety of the system is critical for such applications. In this paper, we propose a learning method for exactly linearizable dynamical models that can easily apply various control theories to ensure stability, reliability, etc., and to provide a high degree of freedom of expression. As an example, we present a design that combines simple linear control and control barrier functions. The proposed model is employed for the real-time control of an automotive engine, and the results demonstrate good predictive performance and stable control under constraints.
• Abstract（参考訳）: 機械学習手法に基づくモデルを用いた制御の研究は、現在では実用工学段階に移行している。 高い性能を達成し、理論的にシステムの安全性を保証することは、そのようなアプリケーションにとって重要である。 本稿では,様々な制御理論を容易に適用し,安定性,信頼性等を保証し,表現の自由度を高めることを目的とした,線形化可能な動的モデルの学習手法を提案する。 一例として,単純な線形制御と制御障壁関数を組み合わせた設計を提案する。 提案モデルは自動車エンジンのリアルタイム制御に用いられ, 予測性能が良好であり, 制約下での安定制御が期待できる。

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