核心概念
次元解析を使用して、運動制御問題の最適ポリシーを一般化する方法を探る。
摘要
この記事は、Buckingham π 定理を使用して、物理系の制御ポリシーをより汎用的な形式にエンコードする方法に焦点を当てています。次元解析に基づいたアプローチが、異なる状況で再利用できる知識として物理系の制御ポリシーをエンコードするツールとしてどのように機能するかを探求します。具体的な数値結果と共に、次元類似なシステム間でポリシーソリューションを転送する方法も示されています。また、異なる文脈変数が同じ次元レス文脈変数と等しい場合における最適フィードバック法の等価性も強調されています。
この研究では、次元解析に基づくアプローチが物理的意味のある制御ポリシーの一般化にどのように役立つかが初めて探られました。特定の文脈変数が同じ場合、最適フィードバック法は次元レス形式で等しくなります。さらに、異なる文脈変数間でポリシーソリューションを正確に転送する方法も提案されました。これは、動的プログラミングや強化学習などの数値アプローチ向けの有望な転移学習ツールであることが示唆されています。
统计
mgl = 最大静止重力トルク(N・m)
ω = 自然周波数(rad/sec)
q = 重みパラメータ(N・m)
τmax = 最大トルク(N・m)
Π1 = τ∗ = τ / (mgl)
Π2 = θ∗ = θ
Π3 = ˙θ∗ = ˙θ / ω
Π4 = τ∗max = τmax / (mgl)
Π5 = q∗ = q / (mgl)
引用
"Dimensional analysis lead us to the following relevant theoretical results, that are very generic since no assumptions on the form of the policy function are necessary."
"The concept of regime is often leveraged in fluid mechanics. It allows us to generalize results between situations where the relevant dimensionless numbers do not match exactly."
"In terms of how this can be applied in a practical scenario, we see that if we compute the feedback law given in Figure 8(a), we can obtain the feedback law given in Figure 9(a) directly by scaling the original policy with Equation (35), using the appropriate context variables, without having to recompute."