論文の概要: Receding Hamiltonian-Informed Optimal Neural Control and State Estimation for Closed-Loop Dynamical Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01297v3
• Date: Tue, 29 Jul 2025 15:15:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 14:59:50.851834
• Title: Receding Hamiltonian-Informed Optimal Neural Control and State Estimation for Closed-Loop Dynamical Systems
• Title（参考訳）: Receding Hamiltonian-Informed Optimal Neural Control and State Estimation for Closed-Loop Dynamical Systems
• Authors: Josue N. Rivera, Dengfeng Sun,
• Abstract要約: Hamiltonian-Informed Optimal Neural (Hion) コントローラは、動的システムのためのニューラルネットワークベースの新しいクラスである。 ヒオンコントローラは将来の状態を推定し、ポントリャーギンの最大原理を用いた最適制御戦略を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.05766189327054
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper formalizes Hamiltonian-Informed Optimal Neural (Hion) controllers, a novel class of neural network-based controllers for dynamical systems and explicit non-linear model-predictive control. Hion controllers estimate future states and develop an optimal control strategy using Pontryagin's Maximum Principle. The proposed framework, along with our Taylored Multi-Faceted Approach for Neural ODE and Optimal Control (T-mano) architecture, allows for custom transient behavior, predictive control, and closed-loop feedback, addressing limitations of existing methods. Comparative analyses with established model-predictive controllers revealed Hion controllers' superior optimality and tracking capabilities. Optimal control strategies are also demonstrated for both linear and non-linear dynamical systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、動的システムのためのニューラルネットワークベースの新しいクラスであるハミルトンインフォームド・オプティマル・ニューラル(Hion)コントローラと、明示的な非線形モデル予測制御を定式化する。 ヒオンコントローラは将来の状態を推定し、ポントリャーギンの最大原理を用いた最適制御戦略を開発する。 提案したフレームワークは、Taylored Multi-Faceted Approach for Neural ODE and Optimal Control (T-mano)アーキテクチャとともに、カスタムな過渡的な振る舞い、予測制御、クローズループフィードバックを可能にし、既存のメソッドの制限に対処する。 確立されたモデル予測コントローラとの比較分析により、Hionコントローラの最適な最適性と追跡能力が明らかになった。 線形および非線形力学系に対しても最適制御戦略が示される。

関連論文リスト

• Certified Neural Approximations of Nonlinear Dynamics [52.79163248326912]
  安全クリティカルな文脈では、神経近似の使用は、基礎となるシステムとの密接性に公式な境界を必要とする。 本稿では,認証された一階述語モデルに基づく新しい,適応的で並列化可能な検証手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-21T13:22:20Z)
• Probabilistic Pontryagin's Maximum Principle for Continuous-Time Model-Based Reinforcement Learning [3.6300632181659234]
  平均ハミルトニアンの最小化は平均コストを最適化するために必要な最適条件であることを示す。 我々のアプローチは、学習力学で不確実なシステムを制御するための原則的で実践的なフレームワークを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-03T12:51:20Z)
• Efficient Transformed Gaussian Process State-Space Models for Non-Stationary High-Dimensional Dynamical Systems [49.819436680336786]
  本研究では,高次元非定常力学系のスケーラブルかつ柔軟なモデリングのための効率的な変換ガウス過程状態空間モデル(ETGPSSM)を提案する。 具体的には、ETGPSSMは、単一の共有GPと入力依存の正規化フローを統合し、複雑な非定常遷移ダイナミクスを捉える前に、表現的な暗黙のプロセスを生成する。 ETGPSSMは、計算効率と精度の観点から、既存のGPSSMとニューラルネットワークベースのSSMより優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-24T03:19:45Z)
• A Guaranteed-Stable Neural Network Approach for Optimal Control of Nonlinear Systems [3.5000297213981653]
  非線形システムの最適制御に対する有望なアプローチは、システムを反復線形化し、最適制御入力を決定するために各タイミングで最適化問題を解くことである。 このアプローチはオンライン最適化に依存するため、計算コストがかかるため、限られた計算資源を持つシステムでは非現実的である。 この問題の潜在的な解決策の1つは、ニューラルネットワーク(NN)を制御ループに組み込むことである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-28T22:55:47Z)
• Reinforced Model Predictive Control via Trust-Region Quasi-Newton Policy Optimization [0.0]
  超線形収束率を用いた政策最適化のための準ニュートン学習アルゴリズムを提案する。 シミュレーション研究は、提案したトレーニングアルゴリズムがデータ効率と精度で他のアルゴリズムより優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T09:16:08Z)
• Parameter-Adaptive Approximate MPC: Tuning Neural-Network Controllers without Retraining [50.00291020618743]
  この研究は、大規模なデータセットを再計算し、再トレーニングすることなくオンラインチューニングが可能な、新しいパラメータ適応型AMPCアーキテクチャを導入している。 資源制約の厳しいマイクロコントローラ(MCU)を用いた2種類の実カートポールシステムの揺らぎを制御し,パラメータ適応型AMPCの有効性を示す。 これらの貢献は、現実世界のシステムにおけるAMPCの実践的応用に向けた重要な一歩である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-08T20:02:19Z)
• Structured Deep Neural Network-Based Backstepping Trajectory Tracking Control for Lagrangian Systems [9.61674297336072]
  提案したコントローラは、任意の互換性のあるニューラルネットワークパラメータに対してクローズループ安定性を確保することができる。 モデル近似誤差や外乱の存在下では、閉ループ安定性と追従制御性能が保証されることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-01T09:09:37Z)
• Data-driven Nonlinear Model Reduction using Koopman Theory: Integrated Control Form and NMPC Case Study [56.283944756315066]
  そこで本研究では,遅延座標符号化と全状態復号化を組み合わせた汎用モデル構造を提案し,Koopmanモデリングと状態推定を統合した。 ケーススタディでは,本手法が正確な制御モデルを提供し,高純度極低温蒸留塔のリアルタイム非線形予測制御を可能にすることを実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-09T11:54:54Z)
• Neural Control: Concurrent System Identification and Control Learning with Neural ODE [13.727727205587804]
  ニューラル・コントロール(NC)と呼ばれる未知の力学系を制御するニューラル・ODEに基づく手法を提案する。 本モデルは,対象状態へ誘導する最適制御と同様に,システムダイナミクスを同時に学習する。 実験では,未知の力学系の最適制御を学習するためのモデルの有効性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-03T17:05:17Z)
• Controllability-Constrained Deep Network Models for Enhanced Control of Dynamical Systems [4.948174943314265]
  力学の知識を持たない力学系の制御は重要かつ困難な課題である。 ディープニューラルネットワーク(DNN)のような現代の機械学習アプローチは、制御入力と対応する状態観測出力から動的モデルの推定を可能にする。 制御性のあるデータから推定されるモデルを明確に拡張する制御理論法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-11T00:04:26Z)
• Optimal Control of Nonlinear Systems with Unknown Dynamics [4.551160285910024]
  本稿では,閉ループ最適制御器の探索のためのデータ駆動方式を提案する。 任意の初期状態が与えられた未知の力学を持つ系に対する特定の無限水平コスト関数を最小化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T14:27:22Z)
• Pontryagin Optimal Control via Neural Networks [19.546571122359534]
  我々は,ニューラルネットワークをポントリャーギンの最大原理(PMP)と統合し,NN-PMP-Gradient の効率的なフレームワークを提案する。 結果として生じるコントローラは、未知の複雑な力学を持つシステムに実装することができる。 モデルフリーおよびモデルベース強化学習(RL)アルゴリズムと比較して, NN-PMP-Gradientは, 制御目的の観点から高いサンプル効率と性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-30T06:47:03Z)
• Learning-enhanced Nonlinear Model Predictive Control using Knowledge-based Neural Ordinary Differential Equations and Deep Ensembles [5.650647159993238]
  本研究では,知識に基づくニューラル常微分方程式(KNODE)とディープアンサンブルというディープラーニングツールを活用し,モデル予測制御(MPC)の予測精度を向上させる。 特に、KNODEモデルのアンサンブル(KNODEアンサンブル)を学習し、真のシステム力学の正確な予測を得る。 KNODEアンサンブルはより正確な予測を提供し、提案した非線形MPCフレームワークの有効性と閉ループ性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-24T23:51:18Z)
• Neural ODEs as Feedback Policies for Nonlinear Optimal Control [1.8514606155611764]
  ニューラルネットワークをパラメータ化した微分方程式として連続時間力学をモデル化するために、ニューラル常微分方程式(ニューラルODE)を用いる。 本稿では,一般非線形最適制御問題の解法としてニューラル・オードとして提案するニューラル・コントロール・ポリシーを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-20T13:19:26Z)
• Sparsity in Partially Controllable Linear Systems [56.142264865866636]
  本研究では, 部分制御可能な線形力学系について, 基礎となる空間パターンを用いて検討する。 最適制御には無関係な状態変数を特徴付ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-12T16:41:47Z)
• Regret-optimal Estimation and Control [52.28457815067461]
  後悔最適推定器と後悔最適制御器は状態空間形式で導出可能であることを示す。 非線形力学系に対するモデル予測制御(MPC)と拡張KalmanFilter(EKF)の残差最適類似性を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-22T23:14:21Z)
• Deformable Linear Object Prediction Using Locally Linear Latent Dynamics [51.740998379872195]
  変形可能な物体(例えばロープ)の予測は、その非線形ダイナミクスと無限次元の構成空間のために困難である。 我々は、将来の潜在状態を予測するのに使用できる局所線形なアクション条件付きダイナミクスモデルを学ぶ。 我々は,本手法が将来10段階まで正確にロープ状態を予測できることを実証的に実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-26T00:29:31Z)
• 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)
• Adaptive Control and Regret Minimization in Linear Quadratic Gaussian (LQG) Setting [91.43582419264763]
  我々は不確実性に直面した楽観主義の原理に基づく新しい強化学習アルゴリズムLqgOptを提案する。 LqgOptはシステムのダイナミクスを効率的に探索し、モデルのパラメータを信頼区間まで推定し、最も楽観的なモデルのコントローラをデプロイする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-12T19:56:38Z)

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。