Abstract-High performance tracking kontroll kan endast uppnås om en bra modell av dynamiken finns tillgänglig. Men, en sådan modell är ofta svårt att få från första ordningen fysik bara. I detta dokument utvecklar vi en datadriven kontrolllag som säkerställer sluten slinga stabilitet i Lagrangiska system. För detta ändamål använder vi Gaussian Process regression för feedforward kompensation av den okända dynamiken i systemet. Fördelarna med feedbackdelen är anpassade utifrån den inlärda modellens osäkerhet. Således hålls återkopplingsvinsterna låga så länge den lärda modellen beskriver det sanna systemet tillräckligt exakt. Vi visar hur man väljer en lämplig vinst anpassning lag som införlivar osäkerheten i modellen för att garantera en globalt begränsad spårning fel. En simulering med en robotmanipulator visar hur effektiv den föreslagna kontrolllagen är.
Arbetet i REF tar hänsyn till kontrollen av Lagrangiska system och visar att spårningsfelet är begränsat.
Stable Gaussian Process based Tracking Control of Lagrangian Systems
{'venue': '2017 IEEE 56th Annual Conference on Decision and Control (CDC)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}