VIMPPI: Enhancing Model Predictive Path Integral Control with Variational Integration for Underactuated Systems

要約

このペーパーでは、AIオリンピックコンペティション用に開発された二重振り子システムの過少活動の新しい制御アプローチであるVimppiを紹介します。
変分積分技術を組み込むことにより、モデル予測パス積分フレームワークを強化し、追加の計算コストなしでより長い計画視野を可能にします。
対照補間と妨害検出メカニズムを備えた500〜700 Hzで動作するVimppiは、ベースライン方法と代替MPPIの実装の両方を大幅に上回る

要約(オリジナル)

This paper presents VIMPPI, a novel control approach for underactuated double pendulum systems developed for the AI Olympics competition. We enhance the Model Predictive Path Integral framework by incorporating variational integration techniques, enabling longer planning horizons without additional computational cost. Operating at 500-700 Hz with control interpolation and disturbance detection mechanisms, VIMPPI substantially outperforms both baseline methods and alternative MPPI implementations

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