对非线性不确定系统的控制是机器人技术领域的常见挑战。非线性潜在力模型结合了以高斯流程为特征的潜在不确定性,具有有效代表此类系统的希望,我们专注于这项工作的控制设计。为了实现设计,我们采用了高斯过程的状态空间表示来重塑非线性潜在力模型,从而建立了同时预测未来状态和不确定性的能力。使用此功能,制定了随机模型预测控制问题。为了得出问题的计算算法,我们使用基于方案的方法来制定随机优化的确定性近似。我们通过基于自动驾驶汽车的运动计划的仿真研究评估了最终方案的模型预测控制方法,该研究表现出很大的有效性。拟议的方法可以在其他各种机器人应用中找到前瞻性使用。
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Accurate path following is challenging for autonomous robots operating in uncertain environments. Adaptive and predictive control strategies are crucial for a nonlinear robotic system to achieve high-performance path following control. In this paper, we propose a novel learning-based predictive control scheme that couples a high-level model predictive path following controller (MPFC) with a low-level learning-based feedback linearization controller (LB-FBLC) for nonlinear systems under uncertain disturbances. The low-level LB-FBLC utilizes Gaussian Processes to learn the uncertain environmental disturbances online and tracks the reference state accurately with a probabilistic stability guarantee. Meanwhile, the high-level MPFC exploits the linearized system model augmented with a virtual linear path dynamics model to optimize the evolution of path reference targets, and provides the reference states and controls for the low-level LB-FBLC. Simulation results illustrate the effectiveness of the proposed control strategy on a quadrotor path following task under unknown wind disturbances.
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过去半年来,从控制和强化学习社区的真实机器人部署的安全学习方法的贡献数量急剧上升。本文提供了一种简洁的但整体审查,对利用机器学习实现的最新进展,以实现在不确定因素下的安全决策,重点是统一控制理论和加固学习研究中使用的语言和框架。我们的评论包括:基于学习的控制方法,通过学习不确定的动态,加强学习方法,鼓励安全或坚固性的加固学习方法,以及可以正式证明学习控制政策安全的方法。随着基于数据和学习的机器人控制方法继续获得牵引力,研究人员必须了解何时以及如何最好地利用它们在安全势在必行的现实情景中,例如在靠近人类的情况下操作时。我们突出了一些开放的挑战,即将在未来几年推动机器人学习领域,并强调需要逼真的物理基准的基准,以便于控制和加固学习方法之间的公平比较。
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This paper proposes embedded Gaussian Process Barrier States (GP-BaS), a methodology to safely control unmodeled dynamics of nonlinear system using Bayesian learning. Gaussian Processes (GPs) are used to model the dynamics of the safety-critical system, which is subsequently used in the GP-BaS model. We derive the barrier state dynamics utilizing the GP posterior, which is used to construct a safety embedded Gaussian process dynamical model (GPDM). We show that the safety-critical system can be controlled to remain inside the safe region as long as we can design a controller that renders the BaS-GPDM's trajectories bounded (or asymptotically stable). The proposed approach overcomes various limitations in early attempts at combining GPs with barrier functions due to the abstention of restrictive assumptions such as linearity of the system with respect to control, relative degree of the constraints and number or nature of constraints. This work is implemented on various examples for trajectory optimization and control including optimal stabilization of unstable linear system and safe trajectory optimization of a Dubins vehicle navigating through an obstacle course and on a quadrotor in an obstacle avoidance task using GP differentiable dynamic programming (GP-DDP). The proposed framework is capable of maintaining safe optimization and control of unmodeled dynamics and is purely data driven.
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合作驾驶依赖于车辆之间的沟通来造成情境感知。合作驾驶的一种应用是合作自适应巡航控制(CACC),其旨在提高公路运输安全性和能力。基于模型的通信(MBC)是一种新的范例,具有灵活的内容结构,用于广播联合车辆驱动程序预测行为模型。车辆复杂的动态和多样化的驾驶行为为建模过程增加了复杂性。高斯过程(GP)是一种完全数据驱动和非参数贝叶斯建模方法,可用作MBC的建模组件。通过为车辆产生本地GPS并将其超参数作为模型作为模型作为模型来向相邻车辆广播的知识来传播关于不确定性的知识。在该研究中,GP用于模拟每个车辆的速度轨迹,这允许车辆在通信损耗和/或低速率通信期间访问其前车辆的未来行为。此外,为了克服车辆排中的安全问题,考虑了每辆车的两种操作模式;免费下面和紧急制动。本文介绍了离散混合随机模型预测控制,该模型采用了系统模式以及GP模型捕获的不确定性。该拟议的控制设计方法找到了最佳的车速轨迹,其目的是实现具有小型车间隙的安全和有效的车辆,同时降低车辆对频繁通信的依赖性。模拟研究表明,考虑到具有低利率间歇性通信的上述通信范例的提出控制器的功效。
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该论文提出了两种控制方法,用于用微型四轮驱动器进行反弹式操纵。首先,对专门为反转设计设计的现有前馈控制策略进行了修订和改进。使用替代高斯工艺模型的贝叶斯优化通过在模拟环境中反复执行翻转操作来找到最佳运动原语序列。第二种方法基于闭环控制,它由两个主要步骤组成:首先,即使在模型不确定性的情况下,自适应控制器也旨在提供可靠的参考跟踪。控制器是通过通过测量数据调整的高斯过程来增强无人机的标称模型来构建的。其次,提出了一种有效的轨迹计划算法,该算法仅使用二次编程来设计可行的轨迹为反弹操作设计。在模拟和使用BitCraze Crazyflie 2.1四肢旋转器中对两种方法进行了分析。
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延迟在迅速变化的环境中运行的自主系统的危害安全性,例如在自动驾驶和高速赛车方面的交通参与者的非确定性。不幸的是,在传统的控制器设计或在物理世界中部署之前,通常不考虑延迟。在本文中,从非线性优化到运动计划和控制以及执行器引起的其他不可避免的延迟的计算延迟被系统地和统一解决。为了处理所有这些延迟,在我们的框架中:1)我们提出了一种新的过滤方法,而没有事先了解动态和干扰分布的知识,以适应,安全地估算时间变化的计算延迟; 2)我们为转向延迟建模驱动动力学; 3)所有约束优化均在强大的管模型预测控制器中实现。对于应用的优点,我们证明我们的方法适合自动驾驶和自动赛车。我们的方法是独立延迟补偿控制器的新型设计。此外,在假设无延迟作为主要控制器的学习控制器的情况下,我们的方法是主要控制器的安全保护器。
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策略搜索和模型预测控制〜(MPC)是机器人控制的两个不同范式:策略搜索具有使用经验丰富的数据自动学习复杂策略的强度,而MPC可以使用模型和轨迹优化提供最佳控制性能。开放的研究问题是如何利用并结合两种方法的优势。在这项工作中,我们通过使用策略搜索自动选择MPC的高级决策变量提供答案,这导致了一种新的策略搜索 - 用于模型预测控制框架。具体地,我们将MPC作为参数化控制器配制,其中难以优化的决策变量表示为高级策略。这种制定允许以自我监督的方式优化政策。我们通过专注于敏捷无人机飞行中的具有挑战性的问题来验证这一框架:通过快速的盖茨飞行四轮车。实验表明,我们的控制器在模拟和现实世界中实现了鲁棒和实时的控制性能。拟议的框架提供了合并学习和控制的新视角。
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受到控制障碍功能(CBF)在解决安全性方面的成功以及数据驱动技术建模功能的兴起的启发,我们提出了一种使用高斯流程(GPS)在线合成CBF的非参数方法。 CBF等数学结构通过先验设计候选功能来实现安全性。但是,设计这样的候选功能可能具有挑战性。这种设置的一个实际示例是在需要确定安全且可导航区域的灾难恢复方案中设计CBF。在这样的示例中,安全性边界未知,不能先验设计。在我们的方法中,我们使用安全样本或观察结果来在线构建CBF,通过在这些样品上具有灵活的GP,并称我们为高斯CBF的配方。除非参数外,例如分析性障碍性和稳健的不确定性估计,GP具有有利的特性。这允许通过合并方差估计来实现具有高安全性保证的后部组件,同时还计算封闭形式中相关的部分导数以实现安全控制。此外,我们方法的合成安全函数允许根据数据任意更改相应的安全集,从而允许非Convex安全集。我们通过证明对固定但任意的安全集和避免碰撞的安全性在线构建安全集的安全控制,从而在四极管上验证了我们的方法。最后,我们将高斯CBF与常规的CBF并列,在嘈杂状态下,以突出其灵活性和对噪声的鲁棒性。实验视频可以在:https://youtu.be/hx6uokvcigk上看到。
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在本文中,我们介绍了一种基于在线模型的新型强化学习算法,该学习算法使用无知的转换来传播不确定性以预测未来的奖励。先前的方法要么用高斯在预测范围的每个步骤上近似状态分布,要么执行蒙特卡洛模拟以估计奖励。我们的方法取决于所使用的sigma点的数量,可以传播平均值和协方差,或与最小点或高阶矩具有与蒙特卡洛相似的高阶矩。整个框架是作为用于在线培训的计算图。此外,为了防止通过通用状态依赖性不确定性模型传播时Sigma点的爆炸数,我们将Sigma点的扩展和收缩层添加到我们的图形中,该图形是使用矩匹配的原理设计的。最后,我们提出了受顺序二次编程启发的梯度下降,以在存在状态约束的情况下更新策略参数。我们证明了在模拟中使用两种应用的建议方法。当动力学以状态依赖性的不确定性知道时,第一个为卡车杆问题设计了一个稳定控制器。第二个示例是在我们以前的工作之后,在存在输入约束的情况下,调整了基于控制屏障函数函数的二次编程控制器的参数。
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机器人等系统的安全操作要求它们计划和执行受安全约束的轨迹。当这些系统受到动态的不确定性的影响时,确保不违反限制是具有挑战性的。本文提出了基于受约束差分动态规划(DDP)的附加不确定性和非线性安全约束的安全轨迹,安全轨迹优化和控制方法。在其运动中的机器人的安全性被制定为机会限制了用户所选择的约束满足的概率。通过约束收紧将机会约束转换为DDP制剂中的确定性。为了避免在约束期间的过保守,从受约束的DDP导出的反馈策略的线性控制增益用于预测中的闭环不确定性传播的近似。所提出的算法在三种不同的机器人动态上进行了经验评估,模拟中具有高达12度的自由度。使用物理硬件实现对方法的计算可行性和适用性进行了说明。
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In order for automated mobile vehicles to navigate in the real world with minimal collision risks, it is necessary for their planning algorithms to consider uncertainties from measurements and environmental disturbances. In this paper, we consider analytical solutions for a conservative approximation of the mutual probability of collision between two robotic vehicles in the presence of such uncertainties. Therein, we present two methods, which we call unitary scaling and principal axes rotation, for decoupling the bivariate integral required for efficient approximation of the probability of collision between two vehicles including orientation effects. We compare the conservatism of these methods analytically and numerically. By closing a control loop through a model predictive guidance scheme, we observe through Monte-Carlo simulations that directly implementing collision avoidance constraints from the conservative approximations remains infeasible for real-time planning. We then propose and implement a convexification approach based on the tightened collision constraints that significantly improves the computational efficiency and robustness of the predictive guidance scheme.
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强化学习(RL)控制器在控制社区中产生了兴奋。 RL控制器相对于现有方法的主要优点是它们能够优化不确定的系统,独立于明确假设过程不确定性。最近对工程应用的关注是针对安全RL控制器的发展。以前的作品已经提出了通过从随机模型预测控制领域的限制收紧来解释约束满足的方法。在这里,我们将这些方法扩展到植物模型不匹配。具体地,我们提出了一种利用离线仿真模型的高斯过程的数据驱动方法,并使用相关的后部不确定预测来解释联合机会限制和植物模型不匹配。该方法通过案例研究反对非线性模型预测控制的基准测试。结果证明了方法理解过程不确定性的能力,即使在植物模型错配的情况下也能满足联合机会限制。
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We propose a learning-based robust predictive control algorithm that compensates for significant uncertainty in the dynamics for a class of discrete-time systems that are nominally linear with an additive nonlinear component. Such systems commonly model the nonlinear effects of an unknown environment on a nominal system. We optimize over a class of nonlinear feedback policies inspired by certainty equivalent "estimate-and-cancel" control laws pioneered in classical adaptive control to achieve significant performance improvements in the presence of uncertainties of large magnitude, a setting in which existing learning-based predictive control algorithms often struggle to guarantee safety. In contrast to previous work in robust adaptive MPC, our approach allows us to take advantage of structure (i.e., the numerical predictions) in the a priori unknown dynamics learned online through function approximation. Our approach also extends typical nonlinear adaptive control methods to systems with state and input constraints even when we cannot directly cancel the additive uncertain function from the dynamics. We apply contemporary statistical estimation techniques to certify the system's safety through persistent constraint satisfaction with high probability. Moreover, we propose using Bayesian meta-learning algorithms that learn calibrated model priors to help satisfy the assumptions of the control design in challenging settings. Finally, we show in simulation that our method can accommodate more significant unknown dynamics terms than existing methods and that the use of Bayesian meta-learning allows us to adapt to the test environments more rapidly.
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动态系统的建模和仿真是许多控制方法的必要步骤。使用基于参数的基于参数的技术来建模现代系统,例如软机器人或人机交互,由于系统动态的复杂性,通常是挑战甚至不可行的。相比之下,数据驱动方法只需要最少的先验知识和规模,并以系统的复杂性规模。特别地,高斯过程动态模型(GPDMS)为复杂动态的建模提供了非常有前途的结果。然而,这些GP模型的控制特性刚刚稀疏地研究,这导致了建模和控制方案中的“黑箱”处理。此外,GPDMS对预测目的的采样,尊重其非参数性的非公平性,使得理论分析具有挑战性。在本文中,我们呈现近似的GPDM,它是马尔可夫的并分析它们的控制理论特性。其中,分析了近似的误差,提供了轨迹的界限条件。结果用数字示例说明,该数值示例显示近似模型的功率,而计算时间显着降低。
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With the continued integration of autonomous vehicles (AVs) into public roads, a mixed traffic environment with large-scale human-driven vehicles (HVs) and AVs interactions is imminent. In challenging traffic scenarios, such as emergency braking, it is crucial to account for the reactive and uncertain behavior of HVs when developing control strategies for AVs. This paper studies the safe control of a platoon of AVs interacting with a human-driven vehicle in longitudinal car-following scenarios. We first propose the use of a model that combines a first-principles model (nominal model) with a Gaussian process (GP) learning-based component for predicting behaviors of the human-driven vehicle when it interacts with AVs. The modeling accuracy of the proposed method shows a $9\%$ reduction in root mean square error (RMSE) in predicting a HV's velocity compared to the nominal model. Exploiting the properties of this model, we design a model predictive control (MPC) strategy for a platoon of AVs to ensure a safe distance between each vehicle, as well as a (probabilistic) safety of the human-driven car following the platoon. Compared to a baseline MPC that uses only a nominal model for HVs, our method achieves better velocity-tracking performance for the autonomous vehicle platoon and more robust constraint satisfaction control for a platoon of mixed vehicles system. Simulation studies demonstrate a $4.2\%$ decrease in the control cost and an approximate $1m$ increase in the minimum distance between autonomous and human-driven vehicles to better guarantee safety in challenging traffic scenarios.
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在这项工作中,我们考虑使用应用于四逆床控制的模型预测控制(MPC)导出和加入准确动态模型的问题。 MPC依赖于精确的动态模型来实现所需的闭环性能。然而,在复杂系统中存在不确定性以及他们在其运行的环境中的存在在获得对系统动态的充分准确表示方面构成挑战。在这项工作中,我们利用深度学习工具,基于知识的神经常规方程(KNODE),增强了从第一原理获得的模型。由此产生的混合模型包括来自模拟或现实世界实验数据的标称第一原理模型和神经网络。使用四轮压力机,我们将混合模型用于针对最先进的高斯过程(GP)模型,并表明混合模型提供了Quadrotor动态的更准确的预测,并且能够概括超出训练数据。为了提高闭环性能,混合模型集成到新的MPC框架中,称为KNODE-MPC。结果表明,就轨迹跟踪性能而言,综合框架在物理实验中达到了60.2%的仿真和21%以上。
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模型预测控制(MPC)表明了控制诸如腿机器人等复杂系统的巨大成功。然而,在关闭循环时,在每个控制周期解决的有限范围最佳控制问题(OCP)的性能和可行性不再保证。这是由于模型差异,低级控制器,不确定性和传感器噪声的影响。为了解决这些问题,我们提出了一种修改版本,该版本的标准MPC方法用于带有活力的腿运动(弱向不变性)保证。在这种方法中,代替向问题添加(保守)终端约束,我们建议使用投影到在每个控制周期的OCP中的可行性内核中投影的测量状态。此外,我们使用过去的实验数据来找到最佳成本重量,该重量测量性能,约束满足鲁棒性或稳定性(不变性)的组合。这些可解释的成本衡量了稳健性和性能之间的贸易。为此目的,我们使用贝叶斯优化(BO)系统地设计实验,有助于有效地收集数据以了解导致强大性能的成本函数。我们的模拟结果具有不同的现实干扰(即外部推动,未铭出的执行器动态和计算延迟)表明了我们为人形机器人创造了强大的控制器的方法的有效性。
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本文提出了一类新的实时优化方案,以克服不确定过程的系统模型不匹配。这项工作的新颖性在于在贝叶斯优化框架内集成无衍生优化的优化方案和多保真高斯进程。所提出的方案对随机系统进行了两个高斯过程,通过测量来模拟(已知)过程模型,另一个,真实系统。以这种方式,可以通过模型获得低保真度样本,而通过系统的测量获得高保真样本。该框架在非参数时捕获系统的行为,同时通过采集函数驾驶探索。使用高斯进程代表系统的好处是能够实时地执行不确定性量化,并允许有机会限制以满足高信任。这导致一种实用的方法,其在数值案例研究中示出,包括半批量光生物反应器优化问题。
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本文介绍了3D越野地形环境的安全,高效和敏捷的地面车导航算法。越野导航受到3D地形拓扑顶部不同地形条件引起的不确定的车辆 - 透水相互作用。现有的作品仅限于采用过度简化的车辆模型。拟议的算法从驱动数据中学习了地形引起的不确定性,并将学习的不确定性分布编码到路径评估的遍历成本中。然后,设计导航路径以优化不确定性吸引的横穿性成本,从而导致安全而敏捷的车辆操纵。确保实时执行,该算法将在图形处理单元(GPU)上运行的并行计算体系结构中进一步实现。
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