Lärandebaserade metoder har varit framgångsrika i att lösa komplexa kontrolluppgifter utan betydande förkunskaper om systemet. Dessa metoder ger dock vanligtvis inga säkerhetsgarantier som förhindrar att de används i säkerhetskritiska, verkliga tillämpningar. I detta dokument presenterar vi en inlärningsbaserad modell för prediktiv kontroll som kan ge bevisbara säkerhetsgarantier med hög sannolikhet. I detta syfte utnyttjar vi regelbundenhet antaganden om dynamiken i termer av en Gaussisk process innan man konstruerar bevisligen korrekta konfidensintervall på förutsedda banor. Till skillnad från tidigare tillvägagångssätt utgår vi inte från att osäkerheten i modellen är oberoende. Baserat på dessa förutsägelser garanterar vi att banorna uppfyller säkerhetskraven. Dessutom använder vi en terminaluppsättning för att på ett rekursivt sätt garantera att det finns säkra kontrollåtgärder vid varje iteration. I våra experiment visar vi att den resulterande algoritmen kan användas för att säkert och effektivt utforska och lära sig om dynamiska system.
När det gäller säkerhet presenterar REF en inlärningsmodell för prediktiv kontrollmetod, som ger teoretiska garantier vid uppskattningar av Gaussisk processmodell.
Learning-Based Model Predictive Control for Safe Exploration
{'venue': '2018 IEEE Conference on Decision and Control (CDC)', 'journal': '2018 IEEE Conference on Decision and Control (CDC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Mathematics']}