从专家演示中学习控制
系统与控制
2022-03-21 v2 机器学习
系统与控制
最优化与控制
摘要
在本文中，我们重新审视了从专家有限次演示中学习稳定控制器的问题。通过首先聚焦于可反馈线性化系统，我们展示了如何将专家演示组合成一个稳定控制器，前提是演示足够长且至少有 次演示，其中 为受控系统的状态数。当我们拥有超过 次演示时，我们讨论了如何最优地选择最佳的 次演示来构造稳定控制器。然后，我们将这些结果扩展到一类可嵌入包含积分器链的高维系统。通过将其应用于 CrazyFlie 2.0 四旋翼飞行器，验证了所提算法的可行性。
引用
@article{arxiv.2203.05012,
title = {Learning to control from expert demonstrations},
author = {Alimzhan Sultangazin and Luigi Pannocchi and Lucas Fraile and Paulo Tabuada},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.05012},
year = {2022}
}