Mar, 2023

基于非高斯不确定性的随机非线性机器人系统控制最小化

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TL;DR该论文提出了一种针对非线性机器人系统中存在的概率不确定性和干扰的闭环控制问题的解决方案，并将控制器设计问题作为概率分布的统计量的优化问题来处理，以此来降低跟踪偏差，并通过与现有的概率控制方法的比较来证明其性能。
nonlinear robotic systemsprobabilistic uncertaintiesstate feedback controlleroptimization problemprobabilistic control methods
发现论文，激发创造
  • 通过正式抽象实现非高斯噪声动态系统的鲁棒控制

    该研究论文提出了一种新颖的控制器合成方法，它不需要任何明确表示噪声分布的方式，而是通过将控制系统抽象为捕捉噪声的有限状态模型，然后使用从场景方法中的工具来计算可能正确的限制，基于一些噪声的有限数量样本。通过缩小合成过程的复杂性，该方法在实际控制系统上的应用具有广泛的适用性。

    Jan, 2023

  • 非随机控制问题

    该研究提出了一种针对未知线性动态系统进行控制的方法，能够对抗敌意干扰和对抗凸损失功能，通过衡量后效性的最佳线性策略，实现更高效的算法，并在此设定下保证次线性的遗憾边界 T^{2/3}。

    Nov, 2019

  • 基于稳定高斯过程的 Lagrangian 系统跟踪控制

    使用基于数据的控制法律，通过高斯过程回归来补偿系统未知的动力学，并基于学习的模型的不确定性来自适应反馈部分的增益，以保证全局有界跟踪误差。

    Nov, 2018

  • 无模型的复杂动态轨迹跟踪控制与机器学习

    通过模型无关的机器学习框架和储水计算方法，实现对双臂机器人操纵器的跟踪控制，仅使用部分观测状态，并且该控制框架在周期性和混沌信号方面表现出有效性和对测量噪声、干扰和不确定性的鲁棒性。

    Sep, 2023

  • 基于物理信息的机器学习控制方法在高噪声测量下的非线性动态系统中的应用

    该研究提出了一种基于物理信息的机器学习控制方法，用于具有高噪声测量的非线性动态系统。结果表明，该方法在高噪声条件下的非线性动态系统的建模准确性和控制性能方面优于现有的基准方法。

    Nov, 2023

  • 含二次非线性控制系统的稳定认证学习

    本研究主要集中于一种操作器推理方法，旨在基于先验假设构建基于低维度动力学模型，这些假设通常基于已建立的物理学或专家见解。我们的主要目标是开发一种能够推断具有固有稳定性保证的二次控制动力学系统的方法。我们研究具有能量保持非线性的控制系统的稳定性特征，从而识别出这些系统在什么条件下是有界输入有界状态稳定的。随后，这些见解被应用于学习过程，从而产生设计上固有稳定的推断模型。我们通过几个数值示例来验证我们提出的框架的有效性。

    Mar, 2024

  • 基于形式抽象的随机和不确定动态模型自动构造控制

    自动化合成控制器，基于概率时间逻辑规范的随机动态模型，通过状态验证技术构建的 iMDP（带概率区间的马尔科夫决策过程），解决安全关键场景中面临的挑战。

    Nov, 2023

  • 状态相关噪声的高斯过程用于随机控制

    该论文考虑了使用高斯过程学习动态系统的残差模型不确定性的随机控制框架，其中残差模型不确定性包括非线性函数和状态相关噪声，并提出了一种后验高斯过程来近似残差模型不确定性和一种先验高斯过程来解释状态相关噪声，这两种高斯过程相互依赖并使用迭代算法共同学习，该方法有快速收敛和准确的状态相关噪声估计的优势。

    May, 2023

  • 针对网络物理系统和机器人系统的随机在线优化

    我们提出了一种新颖的基于梯度的在线优化框架，用于解决在网络物理和机器人系统中经常出现的随机规划问题。我们的问题形式化考虑了模拟网络物理系统的约束条件，该系统通常具有连续的状态和动作空间，是非线性的，并且状态只被部分观测到。我们还在学习过程中将动力学的近似模型作为先验知识纳入其中，并表明即使是动力学的粗略估计也能显着改善算法的收敛性。我们的在线优化框架包括梯度下降和拟牛顿方法，并在非凸环境中对我们的算法进行了统一的收敛性分析。我们还研究了系统动力学建模误差对算法收敛速度的影响。最后，我们在柔性梁、四足行走机器人的仿真和乒乓球机器人的实际实验中评估了我们的算法。

    Apr, 2024

  • 非随机控制的失当学习

    本文研究非随机控制问题，提出了一种基于降噪观测值的控制器参数化方法，通过在线梯度下降方法得到一个新的控制器，其对一类闭环策略实现了次线性遗憾，为非随机控制领域中第一个可以与所有线性稳定动态控制器竞争的遗憾界。

    Jan, 2020