Core Concepts
Actor-Critic Model Predictive Control combines the benefits of RL and MPC for agile flight control.
Abstract
この論文は、モデルフリー強化学習(RL)の強力なタスクパフォーマンスと一般的な報酬設計の柔軟性という利点を組み合わせる方法について述べています。提案されたアーキテクチャは、異なる時間軸スケールを組み込んでおり、MPCが短期的な行動を駆動し、評価者ネットワークが長期的な行動を管理します。AC-MPCは未知の障害に対処する能力や予測不可能なシナリオに対する堅牢性を示しました。また、シミュレーションから現実世界へのゼロショットトランスファーも達成しています。
Stats
2024年IEEE国際ロボット工学・自律システム会議で採択された論文です。
ロボティクス分野での新しい枠組みであるActor-Critic Model Predictive Controlに焦点を当てています。
提案手法は、MPCとRLの利点を組み合わせており、特にアジャイル飛行制御に焦点を当てています。
Quotes
"Most recently, reinforcement-learning-based control has gained considerable traction, demonstrating exceptional performance in various domains."
"By equipping the actor with a differentiable MPC, our approach provides the agent with online replanning capabilities and with prior knowledge."
"Our approach potentially paves the way for the development of more robust RL-based systems."