检索结果-内蒙古大学图书馆

arXiv 2021年

作者： Abdulsamad, Hany Dorau, Tim Belousov, Boris Zhu, Jia-Jie Peters, Jan Intelligent Autonomous Systems Lab Technische Universität Darmstadt Darmstadt Germany Data-driven Optimization and Control Group Weierstrass Institute for Applied Analysis and Stochastics Berlin Germany

Trajectory optimization and model predictive control are essential techniques underpinning advanced robotic applications, ranging from autonomous driving to full-body humanoid control. State-of-the-art algorithms have focused on data-driven approaches that infer the system dynamics online and incorporate posterior uncertainty during planning and control. Despite their success, such approaches are still susceptible to catastrophic errors that may arise due to statistical learning biases, unmodeled disturbances, or even directed adversarial attacks. In this paper, we tackle the problem of dynamics mismatch and propose a distributionally robust optimal control formulation that alternates between two relative entropy trust-region optimization problems. Our method finds the worst-case maximum entropy Gaussian posterior over the dynamics parameters and the corresponding robust policy. Furthermore, we show that our approach admits a closed-form backward-pass for a certain class of systems. Finally, we demonstrate the resulting robustness on linear and nonlinear numerical examples. Copyright © 2021, The Authors. All rights reserved.

关键词： Dynamic programming

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