Spårbarhetsoptimering med inlärda dynamiska modeller kan ofta lida av felaktiga förutsägelser av ut-of-distribution banor. Vi föreslår att man legaliserar banoptimering med hjälp av en denoiserande autoenkoder som är tränad på samma banor som dynamiksmodellen. Vi visar visuellt effektiviteten av regulariseringen i gradient-baserad bana optimering för open-loop kontroll av en industriell process. Vi jämför med den senaste modellbaserade förstärkningen av inlärningsalgoritmer på en uppsättning populära motorstyrningsuppgifter för att visa att den denoiserande regulariseringen möjliggör toppmodern provtagningseffektivitet. Vi demonstrerar effektiviteten av den föreslagna metoden för att legalisera både lutningsbaserad och lutningsfri bana optimering.
Benig och al. REF föreslog att man skulle använda denoiserande autokodrar för att förhindra banoptimering från att utnyttja modellering inaccuracies och demonstrerade proveffektiv inlärning från mycket få episoder, med hjälp av gradientbaserad banoptimering.
Regularizing Trajectory Optimization with Denoising Autoencoders
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}