Abstract-Model prediktiv styrning (MPC) är en effektiv metod för att kontrollera robotsystem, särskilt autonoma flygfordon såsom quadcoppers. Tillämpningen av MPC kan dock vara beräkningskrävande och kräver vanligtvis en uppskattning av systemets tillstånd, vilket kan vara utmanande i komplexa, ostrukturerade miljöer. Förstärkt lärande kan i princip avstå från behovet av explicita statsuppskattningar och förvärva en policy som direkt kartlägger sensoravläsningar till åtgärder, men är svårt att tillämpa på instabila system som kan komma att misslyckas katastrofalt under utbildningen innan en effektiv politik har hittats. Vi föreslår att MPC kombineras med förstärkt lärande inom ramen för guidad policysökning, där MPC används för att generera data vid utbildningstid, under fullständiga statliga observationer som tillhandahålls av en instrumenterad utbildningsmiljö. Dessa data används för att träna en djup neurala nätverk politik, som är tillåtet att komma åt endast råa observationer från fordonets ombord sensorer. Efter utbildning, neurala nätverk politik kan framgångsrikt styra roboten utan kunskap om fullt tillstånd, och till en bråkdel av beräkningskostnaden för MPC. Vi utvärderar vår metod genom att lära oss riktlinjer för hinderundvikande för en simulerad fyrhjuling, med hjälp av simulerade sensorer ombord och ingen explicit tillståndsuppskattning vid testtillfället.
Zhang m.fl. REF kombinerat förstärkande lärande med modell prediktiv kontroll för att träna en politik för att undvika hinder som är tillåten att endast komma åt sensoravläsningar och inte systemets fulla tillstånd.
Learning deep control policies for autonomous aerial vehicles with MPC-guided policy search
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Engineering', 'Computer Science']}