Vårt mål är att utveckla en principiell och allmän algoritmisk ram för uppgiftsdriven uppskattning och styrning av robotsystem. Toppmoderna metoder för att kontrollera robotsystem är vanligtvis starkt beroende av en exakt uppskattning av robotens fulla tillstånd (t.ex. kan en robot som kör uppskatta gemensamma vinklar och hastigheter, bröstkorgstillstånd och position i förhållande till ett mål). Fulla statliga representationer är dock ofta alltför rika för den specifika uppgift som står till buds och kan leda till betydande ineffektivitet i beräkningen och skörhet i fråga om fel i statsuppskattningen. Däremot presenterar vi en strategi som undviker sådana rika representationer och försöker skapa uppgiftsdrivna representationer. Den viktigaste tekniska insikten är att utnyttja teorin om informationsflaskhalsar för att formalisera begreppet "uppgiftsdriven representation" när det gäller informationsteoretiska storheter som mäter minimaliteten i en representation. Vi föreslår nya iterativa algoritmer för automatisk synthesizing (offline) en uppgiftsdriven representation (given i termer av en uppsättning uppgifterrelevanta variabler (TRV)) och en performant kontrollpolicy som är en funktion av TRVs. Vi presenterar online-algoritmer för att uppskatta TRVs för att tillämpa kontrollpolicyn. Vi visar att vårt tillvägagångssätt resulterar i betydande robusthet mot omodellerad mätosäkerhet både teoretiskt och genom grundliga simuleringsförsök inklusive en fjäderlastad inverterad pendel som kör till en målplats.
I REF presenteras ett modellbaserat tillvägagångssätt för att automatiskt syntetisera uppgiftsdrivna representationer via informationsflaskhalsar.
Task-Driven Estimation and Control via Information Bottlenecks
{'venue': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Engineering', 'Computer Science']}