基于双层优化的逆随机最优控制
最优化与控制
2024-03-20 v2
摘要
本文提出一种新算法，用于求解线性二次感觉运动（LQS）控制模型的逆随机最优控制（ISOC）问题。LQS 模型是描述目标导向人体运动的当前最先进模型。ISOC 问题旨在从测量数据中确定 LQS 模型的代价函数和噪声缩放矩阵，因为这两类参数都会影响模型预测的统计矩，且在实际中未知。我们证明了新算法的全局收敛性，并通过数值算例验证了方法的理论假设。通过全面仿真，分析了算法调参参数对收敛行为与计算时间的影响。该新算法计算 ISOC 解的速度比此前唯一的 ISOC 算法快近 33 倍。
引用
@article{arxiv.2311.02014,
title = {Bi-Level-Based Inverse Stochastic Optimal Control},
author = {Philipp Karg and Manuel Hess and Balint Varga and Sören Hohmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.02014},
year = {2024}
}