パラメータ化入力推論による制約付き確率的最適制御の近似解法
Approximate constrained stochastic optimal control via parameterized input inference
EMアルゴリズムとバリア関数を用いて、状態・制御の制約を満たす確率的な状態フィードバック制御器を推論する手法を提案し、一輪車の障害物回避や編隊制御、ドローンのナビゲーションで有効性を示した。
詳しい要約
1. どんなもの？
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
3. 技術・手法の肝は？
4. どうやって有効だと検証した？
5. 議論はある？
6. 次に読むべき論文は？
※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。
著者: Shahbaz P Qadri Syed, He Bai
分類: eess.SY, cs.MA, cs.RO, cs.SY, math.OC
原文アブストラクト
Approximate methods to solve stochastic optimal control (SOC) problems have received significant interest from researchers in the past decade. Probabilistic inference approaches to SOC have been developed to solve nonlinear quadratic Gaussian problems. In this work, we propose an Expectation-Maximization (EM) based inference procedure to generate state-feedback controls for constrained SOC problems. We consider the inequality constraints for the state and controls and also the structural constraints for the controls. We employ barrier functions to address state and control constraints. We show that the expectation step leads to smoothing of the state-control pair while the the maximization step on the non-zero subsets of the control parameters allows inference of structured stochastic optimal controllers. We demonstrate the effectiveness of the algorithm on unicycle obstacle avoidance, four-unicycle formation control, and quadcopter navigation in windy environment examples. In these examples, we perform an empirical study on the parametric effect of barrier functions on the state constraint satisfaction. We also present a comparative study of smoothing algorithms on the performance of the proposed approach.
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