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ロバストな直接データ駆動型制御による確率システムの制御


核心的な概念
直接データ駆動型制御を使用して、確率的不確実性を持つシステムのロバストな制御方法を提案します。
要約
データ駆動型制御は、異なるエージェント間の変動があるロボットフリートなど、不確実性のあるシステム向けの制御手法を提案します。 共有された軌道データを活用して設計されたコントローラーの堅牢性を高め、新しい変化への移行を容易にします。 シナリオ最適化と直接データ駆動型制御の最近の定式化に基づく方法で、確率的システムにおける二次安定性を達成するために必要なデータ量の下限値を導出します。 数値例を通じて、学習されたコントローラーがダイナミクスの高い変動にもうまく汎化することが示されます。 ロバストな経験転送は、「箱から出してすぐに使用できる」安全で堅牢なコントローラーの設計を可能にします。 1. Introduction データ駆動型制御は、システムから収集したデータを使用してコントロール設計します。多くの手法では、データは単一システムで収集され、その後そのシステムがコントロールされます。 2. Robust Control Methods for Variations in Systems 異なるインスタンス間の変動に対する堅牢なコントローラーが望まれます。特定構成ごとに個別のコントローラーを設計する代わりに、この変動に対応できる堅牢なコントローラーが望ましいです。 3. Data-Based Control Synthesis for Probabilistic Systems 複数インスタンス間で共有されたデータから得られたトラジェクトリーデータを使用して、未知の変化へ一般化することが保証されたコントローラーが生成されます。 4. Lower Bounds on Data Amount for Stability 確率的不確実性を持つ系で二次安定性を達成するために必要なデータ量の下限値が導かれます。 5. Numerical Example and Generalization of the Method 提案手法は高い不確実性でも取り扱えることが示されました。また、非常に少数サンプルでも安定性保持能力があります。
統計
我々は数値例からN≥984本以上サンプルした場合、理論的下限値では合成結果は期待通りα-probabilistic robust controller を返すことが示唆されました。
引用

から抽出された重要な洞察

by Alexander vo... arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2306.16973.pdf
Robust Direct Data-Driven Control for Probabilistic Systems

深い調査

このアプローチは他分野や産業へどう応用できるか

提案されたデータ駆動型制御手法は、機械学習やロボティクスなどの分野に広く応用できます。例えば、製造業界では異なる生産ライン間での品質管理やプロセス最適化に活用することが考えられます。また、医療分野では患者個々の特性に合わせた治療計画や予測モデルの開発にも役立つ可能性があります。さらに、交通システムやエネルギー管理などでも変動する要因を考慮した効率的な制御手法として応用できるかもしれません。

提案手法は異なるシステム間で発生する変動や不確実性へ十分対応していますか

提案された手法は異なるシステム間で発生する変動や不確実性へ対応する能力を持っています。複数の実現例から収集されたデータを共有し、設計されたコントローラーが新しいバリエーションへ汎化することが保証されています。このアプローチは確率的安定性を重視しており、未知の変動に対して高い確率で一般化可能です。

この研究結果から得られる洞察や考え方は他分野や社会問題解決へどう貢献しうるか

この研究結果から得られる洞察や考え方は他分野や社会問題解決へ大きく貢献しうると考えられます。例えば、自律運転車両技術の進歩や災害時の救助作業向上など多岐にわたります。さまざまな産業領域で利用されているロボットフリート技術においても本手法は安全性と柔軟性を向上させる可能性があります。また、医療現場では個別化された治療方法や予防策を提供する際に信頼性と効果的な制御システムとして応用できるかもしれません。
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