Control Input Inference of Mobile Agents under Unknown Objective

要約

軌道と制御の機密性は、ロボットのセキュリティにおける重要な問題です。
本稿では、制御目的を知らずにモバイルエージェントの制御入力を推論するための新しいアルゴリズムを提案する。
具体的には、アルゴリズムはまず外部摂動を適用することでターゲット状態を推定します。
次に、逆最適制御に基づいて目的関数を特定し、ウェルポーズネス証明と識別可能性分析を提供します。
次に、二分探索を使用して制御範囲の最適な推定値を取得します。
最後に、エージェントの制御最適化問題が再構築され、その入力を予測するために解決されます。
シミュレーションは、アルゴリズムの効率とパフォーマンスを示します。

要約(オリジナル)

Trajectory and control secrecy is an important issue in robotics security. This paper proposes a novel algorithm for the control input inference of a mobile agent without knowing its control objective. Specifically, the algorithm first estimates the target state by applying external perturbations. Then we identify the objective function based on the inverse optimal control, providing the well-posedness proof and the identifiability analysis. Next, we obtain the optimal estimate of the control horizon using binary search. Finally, the agent’s control optimization problem is reconstructed and solved to predict its input. Simulation illustrates the efficiency and the performance of the algorithm.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google