Abstract-This paper föreslår en automatisk inställningsram baserad på linjär optimal kontroll kombinerad med Bayesian optimering. Med detta ramverk förbättras automatiskt en första uppsättning controller-vinster enligt ett fördefinierat prestationsmål som utvärderas från experimentella data. Den underliggande Bayesian optimeringsalgoritm är Entropy Search, som representerar det latenta målet som en Gaussian process och konstruerar en uttrycklig tro på placeringen av det objektiva minimum. Detta används för att maximera informationsvinsten från varje experimentell utvärdering. Denna ram ska således ge bättre kontrollanter med färre utvärderingar jämfört med alternativa tillvägagångssätt. En sjugradig robotarm som balanserar en inverterad stång används som experimentell demonstrator. Resultaten av två- och fyradimensionella inställningsproblem belyser metodens potential för automatisk inställning av styrenheter på robotplattformar.
Dessutom, Marco et al. REF kombinerade Bayesian optimering med optimal kontroll för att justera LQR regulatorer.
Automatic LQR Tuning Based on Gaussian Process Global Optimization
{'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', 'Computer Science']}