Abstract-Learning-baserade metoder är lämpliga för styrning av system med okänd dynamik. Lära sig från grunden innebär dock många försök med undersökande åtgärder tills en bra kontrollpolicy upptäcks. Riktiga robotar kan vanligtvis inte stå emot de undersökande åtgärderna och drabbas av skador. Detta problem kan kringgås genom att kombinera lärande med en modellbaserad kontroll. I detta brev använder vi en nominell modellprediktiv controller som hindras av förekomsten av en okänd modell-växt missmatchning. För att kompensera för missmatchningen föreslår vi två metoder för att kombinera förstärkande lärande med den nominella styrenheten. Den första metoden lär sig en kompensatorisk kontroll åtgärd som minimerar samma prestandamått som minimeras av den nominella styrenheten. Det andra tillvägagångssättet lär sig en kompenserande signal från en skillnad i en övergång som förutses av den interna modellen och en faktisk övergång. Vi jämför tillvägagångssätten på en robot fäst på marken och utför en setpoint nå uppgift i simuleringar. Vi implementerar det bättre synsättet på den riktiga roboten och demonstrerar framgångsrika läranderesultat. Index Terms-Learning och adaptiva system, humanoida robotar.
Alternativt kan förstärka lärandet användas för att lära sig missmatchningen mellan en modell och den faktiska dynamiken, till exempel inom robotik REF.
Model-Plant Mismatch Compensation Using Reinforcement Learning
{'venue': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'journal': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}