Core Concepts
分布ロバスト性を持つ密度制御のためのWasserstein曖昧性セットの重要性と効果的な利用方法に焦点を当てる。
Abstract
不確実性下での正確な制御には、ノイズがシステムに影響する統計的特性を理解し、特徴付けすることが必要。
ノイズプロセスの分布不確実性をWasserstein曖昧性セットでモデル化し、効果的な手段として示す。
分布ロバストCVaR制約も適用され、最適化問題は半定値プログラムとして定式化される。
提案された分布ロバストフレームワークは風乱れにさらされたクアッドローター着陸問題で説明される。
I. INTRODUCTION
ノイズがシステムに影響する際、統計的特性を区別できる必要がある。
通常、ノイズプロセスの完全な知識は現実的ではない。
II. NOTATION
確率空間(Ω、F、P)を前提とする。
ベクトルや行列の表記法を定義。
III. PROBLEM STATEMENT
離散時間・確率論的線形ダイナミクスシステムに対するDR-CVaR制約を考慮した最適コントロール問題。
IV. PROBLEM REFORMULATION
A. DR-CVaR Constraints
CVaRリスク係数τの定義とChebyshev曖昧性セットへの応用。
B. DR Objective Reformulation
目的関数Jの再定式化およびSDPへの変換方法。
V. NUMERICAL EXAMPLES
A. Double Integrator Path Planning
2Dダブルインテグレータ問題で提案手法を適用し比較。
B. Quadrotor Landing with Wind Turbulence
UAV着陸問題における風乱れ下で提案手法を適用し比較。
VI. CONCLUSION
分布ロバスト密度制御手法は不確かな外乱に対して堅牢な解決策を提供することが示された。将来的な研究ではデータ駆動型設定での応用も検討予定。
Stats
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