論文の概要: Stable Inverse Reinforcement Learning: Policies from Control Lyapunov Landscapes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08756v1
• Date: Tue, 14 May 2024 16:40:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 13:18:28.189189
• Title: Stable Inverse Reinforcement Learning: Policies from Control Lyapunov Landscapes
• Title（参考訳）: 安定な逆強化学習:リャプノフ景観の制御による政策
• Authors: Samuel Tesfazgi, Leonhard Sprandl, Armin Lederer, Sandra Hirche,
• Abstract要約: 実験データからリアプノフ関数を学習するための新しい安定度認証IRL手法を提案する。 関連する制御ポリシーのクローズドフォーム表現を利用することで、CLFの空間を効率的に探索することができる。 我々は,CLFが提供する最適性に関する理論的解析を行い,シミュレーションデータと実世界データの両方を用いて我々のアプローチを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.229902091180109
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning from expert demonstrations to flexibly program an autonomous system with complex behaviors or to predict an agent's behavior is a powerful tool, especially in collaborative control settings. A common method to solve this problem is inverse reinforcement learning (IRL), where the observed agent, e.g., a human demonstrator, is assumed to behave according to the optimization of an intrinsic cost function that reflects its intent and informs its control actions. While the framework is expressive, it is also computationally demanding and generally lacks convergence guarantees. We therefore propose a novel, stability-certified IRL approach by reformulating the cost function inference problem to learning control Lyapunov functions (CLF) from demonstrations data. By additionally exploiting closed-form expressions for associated control policies, we are able to efficiently search the space of CLFs by observing the attractor landscape of the induced dynamics. For the construction of the inverse optimal CLFs, we use a Sum of Squares and formulate a convex optimization problem. We present a theoretical analysis of the optimality properties provided by the CLF and evaluate our approach using both simulated and real-world data.
• Abstract（参考訳）: 専門家によるデモンストレーションから学び、複雑な振る舞いを持つ自律システムを柔軟にプログラムしたり、エージェントの振る舞いを予測することは、特に協調制御設定において強力なツールである。 この問題を解決するための一般的な方法は逆強化学習(IRL)であり、その意図を反映し制御行動を通知する本質的なコスト関数の最適化により、観察対象であるヒトのデモレータであるegが振舞うと仮定される。 フレームワークは表現力があるが、計算的に要求され、一般に収束保証が欠落している。 そこで我々は,コスト関数推論問題を実演データから学習制御リャプノフ関数 (CLF) に書き換えることにより,新しい安定性確認IRL手法を提案する。 さらに、関連する制御ポリシーにクローズドフォーム表現を活用することにより、誘導力学の誘引的景観を観察することにより、CLFの空間を効率的に探索することができる。 逆最適 CLF の構成には、正方形の Sum を用いて凸最適化問題を定式化する。 我々は,CLFが提供する最適性に関する理論的解析を行い,シミュレーションデータと実世界データの両方を用いて我々のアプローチを評価する。

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