通过潜在表示进行高维控制器调参
系统与控制
2023-09-25 v1 系统与控制
摘要
在本文中，我们提出一种自动且高效地调谐高维控制器参数向量的方法。所提出的方法首先使用基于机器学习的算法学习从高维控制器参数空间到较低维空间的映射。随后该映射被用于采用贝叶斯优化 (BO) 的 actor-critic 框架中。所提出的方法适用于复杂系统（例如四足机器人）。此外，所提出的方法还能够高效地泛化到不同的控制任务，同时减少调谐控制器参数所需的评估次数。我们在一个腿式运动应用上评估了我们的方法。我们展示了该算法在调谐高维控制器参数以及减少调谐所需评估次数方面的有效性。而且，结果表明该方法能成功泛化到新任务，并可迁移到其他机器人动力学。
引用
@article{arxiv.2309.12487,
title = {High-Dimensional Controller Tuning through Latent Representations},
author = {Alireza Sarmadi and Prashanth Krishnamurthy and Farshad Khorrami},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.12487},
year = {2023}
}