不完全观测下离散时间未知系统安全控制的基于核学习
系统与控制
2024-05-03 v1 系统与控制
摘要
动力学系统的安全控制至关重要，但未知动力学的存在带来了重大挑战。在本文中，我们提出了一种基于学习的控制方法，用于在部分可观测状态约束下对一类高阶系统进行跟踪控制。系统固有的不确定性由核岭回归建模，利用所提出的在有限状态测量下的策略性数据获取方法。为了实现精确的轨迹跟踪，设计了一种与控制律无缝集成的状态观测器。由于核岭回归具有确定性的预测误差界限，使用 Lyapunov 理论进行了保证控制性能的分析，确保了该方法在安全关键场景中的适应性。为了证明我们提出方法的有效性，进行了数值仿真，突出了其对控制策略进步的贡献。
引用
@article{arxiv.2405.00822,
title = {Kernel-based Learning for Safe Control of Discrete-Time Unknown Systems under Incomplete Observations},
author = {Zewen Yang and Xiaobing Dai and Weijie Yang and Bahar İlgen and Aleksandar Anžel and Georges Hattab},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.00822},
year = {2024}
}