論文の概要: Certifying Guidance & Control Networks: Uncertainty Propagation to an Event Manifold

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03729v1
• Date: Mon, 30 Sep 2024 12:35:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-02 20:28:28.211881
• Title: Certifying Guidance & Control Networks: Uncertainty Propagation to an Event Manifold
• Title（参考訳）: ガイダンスとコントロールネットワークの認証: イベントマニフォールドへの不確実性伝播
• Abstract要約: 誘導制御ネットワーク(G&CNET)のためのイベント多様体上での不確実性伝搬を行う。 G&CNETは、時-最適惑星間移動、小惑星への質量-最適着陸、エネルギー-最適ドローンレースの最適制御ポリシーを表現するために訓練されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.1939600774390655
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We perform uncertainty propagation on an event manifold for Guidance & Control Networks (G&CNETs), aiming to enhance the certification tools for neural networks in this field. This work utilizes three previously solved optimal control problems with varying levels of dynamics nonlinearity and event manifold complexity. The G&CNETs are trained to represent the optimal control policies of a time-optimal interplanetary transfer, a mass-optimal landing on an asteroid and energy-optimal drone racing, respectively. For each of these problems, we describe analytically the terminal conditions on an event manifold with respect to initial state uncertainties. Crucially, this expansion does not depend on time but solely on the initial conditions of the system, thereby making it possible to study the robustness of the G&CNET at any specific stage of a mission defined by the event manifold. Once this analytical expression is found, we provide confidence bounds by applying the Cauchy-Hadamard theorem and perform uncertainty propagation using moment generating functions. While Monte Carlo-based (MC) methods can yield the results we present, this work is driven by the recognition that MC simulations alone may be insufficient for future certification of neural networks in guidance and control applications.
• Abstract（参考訳）: 我々は,G&CNET(Guidance & Control Networks)のイベント多様体上で不確実性伝搬を行い,この分野におけるニューラルネットワークの認証ツールの強化を目指す。 この研究は、動的非線形性や事象多様体の複雑さのレベルが異なる3つの事前解決された最適制御問題を利用する。 G&CNETは、時-最適惑星間移動、小惑星への質量-最適着陸、エネルギー-最適ドローンレースの最適制御ポリシーを表現するために訓練されている。 これらの各問題に対して、初期状態の不確かさに関する事象多様体の終条件を解析的に記述する。 重要なことに、この拡張は時間に依存するのではなく、システムの初期条件にのみ依存するため、事象多様体によって定義されたミッションの任意の特定の段階において、G&CNETの堅牢性を研究することができる。 この解析式が見つかると、コーシー・アダマールの定理を適用し、モーメント生成関数を用いて不確実な伝播を行う。 モンテカルロをベースとした(MC)手法は、我々が提示した結果が得られるが、この研究は、MCシミュレーションだけでは、ガイダンスや制御アプリケーションにおけるニューラルネットワークの将来の認証に不十分である、という認識によって進められている。

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