Globally Optimal Control of Nonlinear Systems Based on Optimal Trajectory Database

基于最优轨迹数据库的非线性系统全局最优控制

基本信息

批准号：
20H02170
负责人：
丸田一郎
金额：
$ 9.82万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20H02170/
关键词：
制御工学最適制御システム同定

项目摘要

非線形最適制御問題の大域的な最適解が得られる実用的な方法を開発するという研究目的に対し，本年度は２つの方向から研究を行った．１つめは高次元の状態空間や複雑な挙動を持つ非線形システムに対して，より効率的に最適軌道や最適制御入力を得る方法についての研究である．まず，前年度に有用性が見いだされたフォーメーション制御を援用した探索について研究し，価値関数の曲率をフォーメーションにおいて近傍に居るエージェントの情報から内挿することで簡便かつ精度よく探索できることを示した．また，ニューラルネットワークによって価値関数のモデリングを行うアプローチについても研究し，最適軌道のデータがない領域についても最適軌道が満たすべき方程式の式誤差を考慮し，段階的に訓練を行うことでニューラルネットワークによるモデリングを適切に行えることを示した．２つめは実用的な非線形システムのモデリングに関する研究である．制御器の設計には対象システムのモデルが必要不可欠であり，近年では計算機技術の発達とともにモデル予測制御の有用性も増している．これについては，前年度に引き続き，機械学習分野で重用されるニューラルネットを用いた自己符号化器のアイデアを，システム同定分野で一般的な部分空間同定法と組み合わせるアプローチを中心に研究を行い，機械学習分野で利用されている変分オートエンコーダのアイデアを導入することで，システムの不確実性を反映したモデルを構築する方法を開発した．また，開発した方法を検証するための簡易な実験装置として，ミニチュアのカメラ付き前輪操舵車とPCから自動操縦可能な高機動ドローンの開発を行った．

今年，我们从两个方向进行了研究，该研究与开发一种实用方法的研究目标有关，该方法可以为非线性最佳控制问题获得全球最佳解决方案。首先是关于如何获得具有高维状态空间和复杂行为的非线性系统的最佳轨迹和最佳控制输入的研究。首先，我们使用编队控制研究了搜索，该搜索在上一年很有用，并表明搜索可以通过从附近的代理商中的信息中的信息插值来插值来轻松，准确地搜索。我们还研究了一种使用神经网络建模价值函数的方法，并表明，可以通过考虑到最佳轨迹应满足的方程式的方程式误差，即使在没有最佳轨迹数据数据的区域以及训练中进行训练，可以适当地执行使用神经网络进行建模。第二个是建模实用非线性系统的研究。目标系统的模型对于控制器设计至关重要，近年来，模型预测控制也随着计算机技术的开发而变得更有用。从上一年开始，我们进行了研究，重点是一种方法，即我们使用神经网络结合了自我编码器的想法，神经网络在机器学习领域中高度使用了与子空间识别方法，这些方法在系统识别领域中很常见，并且通过引入机器学习领域中使用的变性自动编码器的概念，我们开发了一种模型的方法，以构建一个模型。此外，作为验证开发方法的简单实验设备，我们使用摄像头开发了一个微型前轮转向车辆和可以自动从PC自动操作的高速公司无人机。

项目成果

期刊论文数量（17）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Closed-Loop Subspace Identification for Stable/ Unstable Systems Using Data Compression and Nuclear Norm Minimization

使用数据压缩和核范数最小化的稳定/不稳定系统的闭环子空间识别

DOI：
10.1109/access.2022.3154017
发表时间：
2022
期刊：
IEEE Access
影响因子：
3.9
作者：
Maruta Ichiro;Sugie Toshiharu
通讯作者：
Sugie Toshiharu

Globally Optimal Control of Nonlinear Input-Affine Systems Under Quadratic Objective Functions Based on Trajectory Database

基于轨迹数据库的二次目标函数下非线性输入仿射系统的全局最优控制

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
Tomohiro Otsu;Ichiro Maruta;Kenji Fujimoto
通讯作者：
Kenji Fujimoto

状態・出力の不確実性を考慮したニューラルネットワークによる非線形システム同定

考虑状态和输出不确定性的使用神经网络的非线性系统识别

DOI：
发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
0
作者：
Ozaki Mitsunori;Shiokawa Kazuo;Horne Richard B.;Engebretson Mark J.;Lessard Marc;Ogawa Yasunobu;Hosokawa Keisuke;Nos? Masahito;Ebihara Yusuke;Kadokura Akira;Yagitani Satoshi;Miyoshi Yoshizumi;Hashimoto Shion;Sinha Shipra;Sinha Ashwini K.;Seemala Gopi K.;J;山田佳士
通讯作者：
山田佳士

データ駆動型最適制御のためのニューラルネットワークによる並列軌道生成に基づく軌道データべース内の準最適解除法

基于神经网络并行轨迹生成的数据驱动最优控制轨迹数据库次优释放方法

DOI：
发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
0
作者：
中原正太;八木凱斗;大町遼;稲葉優文;中野道彦;末廣純也;井池隆太
通讯作者：
井池隆太

最適制御のための等コスト面上でのデータ点分布の一様化に基づく軌道データベースの構築

基于等成本平面数据点均匀分布的最优控制轨迹数据库构建

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
和田拓巳;丸田一郎;藤本健治
通讯作者：
藤本健治

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丸田一郎其他文献

勾配法にもとづくシステム同定の実装と動向

基于梯度法的系统辨识的实现及趋势

DOI：
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
0
作者：
Shigeki Arata;Kenya Hayashi;Xu Ge;Shunya Murakami;Cong Dang Bui;Atsuki Kobayashi;and Kiichi Niitsu;Shigehisa Arai;丸田一郎
通讯作者：
丸田一郎