Abstract-Real-world robotar blir alltmer komplexa och agerar ofta i dåligt förstådda miljöer där det är extremt utmanande att modellera eller lära sig deras sanna dynamik. Därför kan det vara önskvärt att ta en uppgiftsspecifik strategi, där fokus ligger på att uttryckligen lära sig den dynamiksmodell som uppnår bästa kontrollprestanda för den aktuella uppgiften, snarare än att lära sig den sanna dynamiken. I detta arbete använder vi Bayesian optimering i ett aktivt läranderamverk där en lokalt linjär dynamisk modell lärs ut i syfte att maximera kontrollprestandan, och används tillsammans med optimala styrsystem för att effektivt utforma en styrenhet för en given uppgift. Denna modell uppdateras direkt utifrån den prestanda som observerats i experiment på det fysiska systemet på ett iterativt sätt tills en önskad prestanda uppnås. Vi visar effektiviteten av det föreslagna tillvägagångssättet genom simuleringar och verkliga experiment på en fyrhjuling testbädd.
Ett annat tillvägagångssätt baserat på Bayesian optimering föreslogs av REF.
Goal-driven dynamics learning via Bayesian optimization
{'venue': '2017 IEEE 56th Annual Conference on Decision and Control (CDC)', 'journal': '2017 IEEE 56th Annual Conference on Decision and Control (CDC)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}