論文の概要: Bridging the Gaps: Learning Verifiable Model-Free Quadratic Programming Controllers Inspired by Model Predictive Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05332v1
• Date: Fri, 8 Dec 2023 19:33:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 21:33:51.379258
• Title: Bridging the Gaps: Learning Verifiable Model-Free Quadratic Programming Controllers Inspired by Model Predictive Control
• Title（参考訳）: ギャップのブリッジ:モデル予測制御にインスパイアされた検証可能なモデルフリー二次プログラミングコントローラ
• Authors: Yiwen Lu, Zishuo Li, Yihan Zhou, Na Li, Yilin Mo
• Abstract要約: モデル予測制御(MPC)からインスピレーションを得た新しいパラメータ化コントローラを導入する。 これらのコントローラは、線形MPCに類似した擬似プログラミング(QP)構造を採用しており、モデルから派生するのではなく、問題パラメータが学習される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.422838831285923
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce a new class of parameterized controllers, drawing inspiration from Model Predictive Control (MPC). These controllers adopt a Quadratic Programming (QP) structure similar to linear MPC, with problem parameters being learned rather than derived from models. This approach may address the limitations of commonly learned controllers with Multi-Layer Perceptron (MLP) architecture in deep reinforcement learning, in terms of explainability and performance guarantees. The learned controllers not only possess verifiable properties like persistent feasibility and asymptotic stability akin to MPC, but they also empirically match MPC and MLP controllers in control performance. Moreover, they are more computationally efficient in implementation compared to MPC and require significantly fewer learnable policy parameters than MLP controllers. Practical application is demonstrated through a vehicle drift maneuvering task, showcasing the potential of these controllers in real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,モデル予測制御(MPC)からインスピレーションを得た新しいパラメータ化コントローラについて紹介する。 これらのコントローラは線形mpcに似た二次計画(qp)構造を採用し、問題パラメータはモデルからではなく学習される。 このアプローチは、多層パーセプトロン(MLP)アーキテクチャを用いて、説明可能性と性能保証の観点から、一般的に学習されるコントローラの限界に対処することができる。 学習したコントローラは、MPCに似た持続可能性や漸近安定性などの検証可能な特性を持つだけでなく、制御性能においてMPCとMLPとを経験的に一致させる。 さらに、mpcよりも計算効率が高く、mlpコントローラよりも学習可能なポリシーパラメータがかなり少ない。 実際の応用は、実際のシナリオでこれらのコントローラの可能性を示す車両ドリフト操作タスクを通じて実証される。

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