Abstract-Designing styrenheter för uppgifter med komplexa icke-linjär dynamik är extremt utmanande, tidskrävande, och i många fall ogenomförbara. Denna svårighet förvärras i uppgifter som robotmatskärning, där dynamiken kan variera både med miljöegenskaper, såsom material- och verktygsklass, och med tiden under arbetets gång. I detta arbete presenterar vi DeepMPC, en online modellpredictive kontroll metod för att hantera sådana svåra uppgifter. I stället för att handdesigna en dynamisk modell för uppgiften använder vi en ny djup arkitektur och inlärningsalgoritm, utbildningsledare för komplexa uppgifter direkt från data. Vi validerar vår metod i experiment på en storskalig datauppsättning på 1488 material skärningar för 20 olika klasser, och i 450 verkliga robotiska experiment, visar betydande förbättringar jämfört med flera andra metoder.
REF använde djupinlärning baserad modell prediktiv kontroll för att skära grönsaker.
DeepMPC: Learning deep latent features for model predictive control
{'venue': 'Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}