論文の概要: Dual Control of Linear Systems from Bilinear Observations with Belief Space Model Predictive Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.24663v1
• Date: Mon, 27 Apr 2026 16:25:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-28 17:12:08.164156
• Title: Dual Control of Linear Systems from Bilinear Observations with Belief Space Model Predictive Control
• Title（参考訳）: 宇宙モデル予測制御による線形観測からの線形系の二重制御
• Authors: Daniel Cao, Beixi Du, Andrew Lowitt, Sunmook Choi, Sarah Dean, Yahya Sattar,
• Abstract要約: 線形系の有限水平2次制御と双線型観測について検討する。 我々は、$textttB-MPC$が分離原理制御とMPC変異の両方を好適なレシエーションで上回ることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.892445336753526
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study finite-horizon quadratic control of linear systems with bilinear observations, in which the control input affects not only the state dynamics but also the partial observations of the state. In this setting, the separation principle can fail because control inputs influence the future quality of state estimates. State estimation requires an input-dependent Kalman filter whose gain and error covariance evolve as functions of the control inputs. To address this challenge, we propose a belief-space model predictive control ($\texttt{B-MPC}$) method that plans directly over both the estimated state and its error covariance. In particular, $\texttt{B-MPC}$ plans with a deterministic surrogate of the belief evolution defined by the input-dependent Kalman filter. Through numerical experiments in two synthetic settings, we show that $\texttt{B-MPC}$ can outperform both the separation-principle controller and its MPC variant in favorable regimes, and that these gains are accompanied by lower estimation covariance and more uncertainty-aware action choices.
• Abstract（参考訳）: 線形系の有限水平2次制御を双線形観測で検討し、制御入力は状態力学だけでなく状態の部分的観測にも影響を及ぼすことを示した。 この設定では、制御入力が将来の状態推定の品質に影響を与えるため、分離原理が失敗する可能性がある。 状態推定には、制御入力の関数としてゲインと誤差の共分散が進化する入力依存のカルマンフィルタが必要である。 この課題に対処するために、推定状態と誤差共分散を直接的に計画する信念空間モデル予測制御("\texttt{B-MPC}$")法を提案する。 特に、$\texttt{B-MPC}$ plan with a deterministic surrogate of the belief evolution defined by the input-dependent Kalman filter。 2つの合成環境での数値実験により、$\texttt{B-MPC}$は分離原理制御とMPC変異の両方を好適な条件で上回り、これらの利得はより低い推定共分散とより不確実な動作選択を伴うことを示した。

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