Low Frequency Sampling in Model Predictive Path Integral Control

要約

サンプリングに基づくモデル予測制御器は、様々な困難な環境における計画や制御問題のための強力な最適化ツールとなっている。本論文では、無相関ガウス分布のデフォルト選択を、カラーノイズ分布の使用によってどのように改善できるかを示す。この分布の選択により、低周波数の制御信号に重点を置くことができ、より滑らかで探索的なサンプルを得ることができる。この周波数ベースのサンプリング分布とMPPI（Model Predictive Path Integral）をハードウェアとシミュレーションの両方の実験で使用し、様々な入力応答速度を持つシステムで、より良い、または同等の性能を示しました。

要約(オリジナル)

Sampling-based model-predictive controllers have become a powerful optimization tool for planning and control problems in various challenging environments. In this paper, we show how the default choice of uncorrelated Gaussian distributions can be improved upon with the use of a colored noise distribution. Our choice of distribution allows for the emphasis on low frequency control signals, which can result in smoother and more exploratory samples. We use this frequency-based sampling distribution with Model Predictive Path Integral (MPPI) in both hardware and simulation experiments to show better or equal performance on systems with various speeds of input response.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, DeepL