Core Concepts
Kombination von modellfreiem Reinforcement-Learning und modellprädiktiver Regelung zur Bewältigung komplexer Flugmanöver.
Abstract
Dieser Artikel präsentiert das Konzept des Actor-Critic Model Predictive Control (AC-MPC), das die Vorteile von Reinforcement-Learning (RL) und modellprädiktiver Regelung kombiniert. Die Methode wird vorgestellt, um agile Flugmanöver mit einem Quadrotor zu bewältigen, sowohl in Simulationen als auch in der realen Welt. Die Kombination von kurzfristigen Entscheidungen durch die MPC-basierte Actor-Komponente und langfristigen Vorhersagen durch das Critic-Netzwerk ermöglicht eine robuste und flexible Steuerung. Es wird gezeigt, dass AC-MPC eine höhere Erfolgsrate und Robustheit gegenüber Störungen aufweist im Vergleich zu herkömmlichen Ansätzen wie AC-MLP und Standard-MPC. Die Methode ermöglicht auch eine erfolgreiche Übertragung von Simulationen auf reale Umgebungen.
I. EINLEITUNG
- Die Fähigkeit des Gehirns, komplexe Verhaltensweisen schnell zu erlernen und anzupassen, dient als Inspiration für die Entwicklung von Robotersystemen.
- Model Predictive Control (MPC) hat sich in verschiedenen Anwendungen bewährt, stößt jedoch an Grenzen bei komplexen Aufgaben.
- Reinforcement-Learning (RL) bietet Flexibilität und Anpassungsfähigkeit, hat jedoch auch Herausforderungen.
II. METHODIK
- Actor-Critic Methode kombiniert Wert- und Richtlinienbasierte Ansätze.
- AC-MPC integriert ein differentiable MPC in das RL-Framework.
- Die Methode wird in Simulationen und im echten Leben mit einem Quadrotor getestet.
III. EXPERIMENTE
- AC-MPC zeigt Robustheit gegenüber Störungen und unvorhergesehenen Szenarien.
- Erfolgreiche Übertragung von Simulationen auf reale Umgebungen.
- Training und Inferenzzeiten werden verglichen.
Stats
"Dieser Artikel präsentiert das Konzept des Actor-Critic Model Predictive Control (AC-MPC), das die Vorteile von Reinforcement-Learning (RL) und modellprädiktiver Regelung kombiniert."
"Die Methode wird vorgestellt, um agile Flugmanöver mit einem Quadrotor zu bewältigen, sowohl in Simulationen als auch in der realen Welt."
"Die Kombination von kurzfristigen Entscheidungen durch die MPC-basierte Actor-Komponente und langfristigen Vorhersagen durch das Critic-Netzwerk ermöglicht eine robuste und flexible Steuerung."
Quotes
"Die Kombination von kurzfristigen Entscheidungen durch die MPC-basierte Actor-Komponente und langfristigen Vorhersagen durch das Critic-Netzwerk ermöglicht eine robuste und flexible Steuerung."
"AC-MPC zeigt Robustheit gegenüber Störungen und unvorhergesehenen Szenarien."
"Erfolgreiche Übertragung von Simulationen auf reale Umgebungen."