論文の概要: Towards safe and tractable Gaussian process-based MPC: Efficient sampling within a sequential quadratic programming framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08616v1
• Date: Fri, 13 Sep 2024 08:15:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-17 22:28:35.688421
• Title: Towards safe and tractable Gaussian process-based MPC: Efficient sampling within a sequential quadratic programming framework
• Title（参考訳）: 安全かつトラクタブルなガウスプロセスベースMPCを目指して:シーケンシャル2次プログラミングフレームワークにおける効率的なサンプリング
• Authors: Manish Prajapat, Amon Lahr, Johannes Köhler, Andreas Krause, Melanie N. Zeilinger,
• Abstract要約: 本稿では,制約満足度を高い確率で保証する頑健なGP-MPCの定式化を提案する。 提案手法は,既存手法とリアルタイム実現可能な時間に比較して,改良された到達可能集合近似を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.79393879150088
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning uncertain dynamics models using Gaussian process~(GP) regression has been demonstrated to enable high-performance and safety-aware control strategies for challenging real-world applications. Yet, for computational tractability, most approaches for Gaussian process-based model predictive control (GP-MPC) are based on approximations of the reachable set that are either overly conservative or impede the controller's safety guarantees. To address these challenges, we propose a robust GP-MPC formulation that guarantees constraint satisfaction with high probability. For its tractable implementation, we propose a sampling-based GP-MPC approach that iteratively generates consistent dynamics samples from the GP within a sequential quadratic programming framework. We highlight the improved reachable set approximation compared to existing methods, as well as real-time feasible computation times, using two numerical examples.
• Abstract（参考訳）: ガウス過程~(GP)回帰を用いた不確実な力学モデルの学習は、現実世界のアプリケーションに挑戦するための高性能で安全に配慮した制御戦略を実現するために実証されてきた。 しかし、計算的トラクタビリティにおいては、ガウス過程に基づくモデル予測制御(GP-MPC)のほとんどのアプローチは、過度に保守的であるか、コントローラの安全保証を妨げている到達可能な集合の近似に基づいている。 これらの課題に対処するために,制約満足度を高い確率で保証する頑健なGP-MPCの定式化を提案する。 抽出可能な実装として,逐次2次プログラミングフレームワーク内でGPから一貫した動的サンプルを反復的に生成する,サンプリングベースのGP-MPC手法を提案する。 2つの数値例を用いて,既存手法と比較して到達可能集合近似の改善と実時間実行可能計算時間を強調した。

関連論文リスト

• Last-Iterate Global Convergence of Policy Gradients for Constrained Reinforcement Learning [62.81324245896717]
  我々はC-PGと呼ばれる探索非依存のアルゴリズムを導入し、このアルゴリズムは(弱)勾配支配仮定の下でのグローバルな最終点収束を保証する。 制約付き制御問題に対して,我々のアルゴリズムを数値的に検証し,それらを最先端のベースラインと比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-15T14:54:57Z)
• Real-Time Adaptive Safety-Critical Control with Gaussian Processes in High-Order Uncertain Models [14.790031018404942]
  本稿では,不確実なパラメータを持つシステムを対象とした適応型オンライン学習フレームワークを提案する。 まず,差分スパースGPアルゴリズムを改良するために,まず忘れ係数を積分する。 第2フェーズでは,高次制御バリア関数に基づく安全フィルタを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T08:25:32Z)
• Probabilistic Reach-Avoid for Bayesian Neural Networks [71.67052234622781]
  最適合成アルゴリズムは、証明された状態の数を4倍以上に増やすことができることを示す。 このアルゴリズムは、平均的な到達回避確率を3倍以上に向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T10:52:21Z)
• Model Predictive Control with Gaussian-Process-Supported Dynamical Constraints for Autonomous Vehicles [82.65261980827594]
  本研究では、学習したガウス過程を利用して人間の運転行動を予測する自動運転車のモデル予測制御手法を提案する。 マルチモード予測制御アプローチは、人間のドライバーの意図を考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-08T17:14:57Z)
• GPU-Accelerated Policy Optimization via Batch Automatic Differentiation of Gaussian Processes for Real-World Control [8.720903734757627]
  我々は, 高速な予測サンプリング手法を利用して, 前方通過毎に軌道のバッチ処理を行うことにより, 政策最適化手法を開発した。 重機を用いた基準追従制御実験の訓練方針における本手法の有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-28T09:31:15Z)
• Robust and Adaptive Temporal-Difference Learning Using An Ensemble of Gaussian Processes [70.80716221080118]
  本稿では、時間差学習(TD)による政策評価の世代的視点について考察する。 OS-GPTDアプローチは、状態-逆ペアのシーケンスを観測することにより、与えられたポリシーの値関数を推定するために開発された。 1つの固定カーネルに関連する限られた表現性を緩和するために、GP前の重み付けアンサンブル(E)を用いて代替のスキームを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-01T23:15:09Z)
• Gaussian Processes to speed up MCMC with automatic exploratory-exploitation effect [1.0742675209112622]
  確率モデルをサンプリングするための2段階のメトロポリス・ハスティングスアルゴリズムを提案する。 このアプローチの主な特徴は、サンプリング中にターゲットの分布をスクラッチから学習する能力である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-28T17:43:25Z)
• Probabilistic robust linear quadratic regulators with Gaussian processes [73.0364959221845]
  ガウス過程(GP)のような確率モデルは、制御設計に続く使用のためのデータから未知の動的システムを学ぶための強力なツールです。 本稿では、確率的安定性マージンに関して堅牢なコントローラを生成する線形化GPダイナミクスのための新しいコントローラ合成について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-17T08:36:18Z)
• Adversarial Robustness Guarantees for Gaussian Processes [22.403365399119107]
  ガウス過程(GP)は、モデルの不確実性の原理的計算を可能にし、安全性に重要なアプリケーションに魅力的です。 境界付き摂動に対するモデル決定の不変性として定義されるGPの対向的堅牢性を分析するためのフレームワークを提案する。 我々は境界を洗練し、任意の$epsilon > 0$に対して、我々のアルゴリズムが有限個の反復で実際の値に$epsilon$-closeの値に収束することを保証していることを示す分岐とバウンドのスキームを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-07T15:14:56Z)
• Gaussian Process-based Min-norm Stabilizing Controller for Control-Affine Systems with Uncertain Input Effects and Dynamics [90.81186513537777]
  本稿では,この問題の制御・アフィン特性を捉えた新しい化合物カーネルを提案する。 この結果の最適化問題は凸であることを示し、ガウス過程に基づく制御リャプノフ関数第二次コーンプログラム(GP-CLF-SOCP)と呼ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-14T01:27:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。