Autonoma fordon måste kunna planera banor till ett bestämt mål som undviker hinder och är robusta mot den inneboende osäkerheten i problemet. Denna osäkerhet uppstår på grund av osäkra tillståndsuppskattningar, störningar och modelleringsfel. Tidigare lösningar på det robusta vägplaneringsproblemet löste detta problem med hjälp av en ändlig horisont optimal stokastisk styrmetod. Detta tillvägagångssätt innebär att den optimala vägen är föremål för slumpmässiga begränsningar, vilket säkerställer att sannolikheten för kollision med hinder ligger under ett visst tröskelvärde. Detta tillvägagångssätt är begränsat till problem där alla osäkra distributioner är Gaussian, och normalt resulterar i mycket konservativa planer. I många fall är emellertid Gaussian antagandet ogiltigt; till exempel i fallet med lokalisering, tro påstår om ett fordon position kan bestå av mycket icke-gaussiska, även multimodala, distributioner. I detta dokument presenterar vi en ny metod för ändlig horisont stokastisk kontroll av dynamiska system med slumpmässiga begränsningar. Metoden approximerar fördelningen av systemtillståndet med hjälp av ett begränsat antal partiklar. Genom att uttrycka dessa partiklar i termer av kontrollvariabler kan vi approximera det ursprungliga stokastiska kontrollproblemet som deterministiskt; dessutom blir approximationen exakt när antalet partiklar tenderar till oändlighet. För en generell klass av slump begränsade problem med linjär systemdynamik, visar vi att det ungefärliga problemet kan lösas med hjälp av effektiva Blandade-Integer Linear Programmering tekniker. Vi tillämpar den nya metoden för flygkontroll i turbulens, och visar simuleringsresultat som visar effektiviteten i tillvägagångssättet.
Beaktandena i REF är dock begränsade till slumpen att begränsa kontrollen av ett enda agens.
A probabilistic particle control approach to optimal, robust predictive control
{'venue': 'In Proceedings of the AIAA Guidance, Navigation and Control Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}