在本文中，我们提出了关于决策、强化学习和最优控制的另一种观点，其中决策问题只是特定类型图模型中的一种推理问题。...具体来说，我们将讨论强化学习或最优控制问题（有时称为最大熵强化学习）的泛化如何等价于确定性动力学机制下的精确概率推理及随机动力学机制下的变分推断。...变分推断和随机性动力学 在随机性动力学的情况下，最大熵框架的根本困难（参见 2.3、2.4）在于假设智能体被允许同时控制它的动作和系统动态，以生成最优轨迹，但它对系统动态的控制权基于对真实动态的偏差而被惩罚...在这一部分中，我们将通过固定系统动态，写下对应的最大熵目标函数，来推导这种修正，并导出一个动态编程过程来对其进行优化。然后，我们将表明该过程可以应用到多种结构化变分推断中。...在本文中，我们将讨论强化学习或最优控制问题的一般形式（有时称为最大熵强化学习）如何与确定性动力学的概率推断等价，并与随机性动力学的变分推断等价。
image.png 视频内容 主要控制方法分为以下几类 序号 方法 具体 1 线性控制 线性控制把系统模型简化为线性系统，有时对系统参数的变化和扰动很敏感，误差较大，效果并不理想。...利用机械臂逆动力学方法和线性二次型(LQ)最优控制方法研究刚柔性耦合机械臂的轨迹跟踪控制残余振动的抑制问题。...5 变结构控制 变结构控制是一种不连续的反馈控制方法，其中滑模控制就属于变结构控制，其特点是在切换面上具有滑动方式，对参数变化和扰动不敏感。...变结构控制器的设计不需要机械臂系统的精确模型，模型参数的边界就可以构造一个控制器，易于工程实现。...zhang等基于奇异摄动的思想对双连杆柔性臂进行了慢、快混合控制，慢变子系统采用滑模控制结合H∞控制方法，快变子系统采用最优控制，该方法有效地削弱了系统参数不确定和滑模固有的抖振。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 第一章 最优控制基础 1、一般的最优化问题要最小化的性能指标定义在数域上，而变分问题的性能指标（目标泛函）的定义域是函数的集合。...泛函的定义域是函数集，值域是数集，也就是说，泛函是从函数空间到数域的一个映射 3、最优控制问题的四个基本元素：状态方程、容许控制、目标集、性能指标 其中状态方程(关于状态变量和控制变量的常微分方程)...是最优控制问题与经典变分问题的重要区别之一 4、经典变分问题需要连续的控制变量—>之后的极小值原理处理不连续控制变量、状态变量或者控制变量有约束的情况—>更复杂的非线性状态方程、控制变量不可微等...动态规划方法 5、无确定模型的最优控制方法：强化学习与自适应动态规划、模型预测控制、微分博弈、平行控制 第二章 最优控制方法 1、直接变分法 实质：以函数为输入，以实数为输出 在局部范围内对最优解加以”...泛函增量：J（x+delta x)-J(x) 类比计算极值的时候函数值的差 线性泛函：若满足齐次性条件和可加性条件，则称之为线性泛函 若泛函增量可以写成函数变分的线性泛函及其高阶无穷小项的两部分加和
本视角试图强调运动控制和感知的内部模型之间的差异，并询问最优控制是否是思考事物的正确方式。这里考虑的问题可能对最优决策理论和贝叶斯学习和行为方法产生更广泛的影响。 最优控制思考错了？...最近，变分贝叶斯程序已被应用于马尔可夫决策过程中的最优决策问题（Botvinick and An, 2008；Hoffman et al., 2009；Toussaint et al., 2008）以及随机最优控制...这源自变分微积分的基本引理，该引理指出，策略或轨迹具有旋度无旋和散度无旋的成分，分别表示值是否变化。这意味着价值只能指定策略的旋度无旋部分。...最优控制的另一个泛化是考虑随时间变化的价值函数。直观地说，这就像用移动的胡萝卜引导驴子一样（而不是将胡萝卜放在固定位置然后希望驴子找到它）。然而，这只是将问题转化为关于胡萝卜如何移动的问题。...在最优控制中，值函数是通过学习的，而在主动推理中，问题归结为学习构成先验信念的参数（运动方程的参数）。这是推理中的一个标准问题，对应于感知学习。
特别在图像类标准测试环境Seaquest任务中，RAD性能达到当前流行的Adam优化器的2.5倍。 上述算法将逐步集成入团队开源的最优控制问题求解软件GOPS中。...该软件以强化学习为核心理论，拥有完全自主知识产权，兼容多种机器人和工业仿真环境，能够有效地处理高维度、非线性、高动态等复杂场景的具身智能控制问题，目前已经应用于自动驾驶、物流机器人、特种作业机械臂、火箭回收等不同领域...对于连续控制任务，以Clipped Double Q-learning为基础的TD3和SAC等算法则⾯临着低估问题。...当前主要以深度神经网络作为价值函数和策略函数的载体，其训练过程通常依赖于神经网络优化器以实现参数更新。...10792938 代码仓库：https://github.com/TobiasLv/RAD GOPS软件简介 GOPS（General Optimal control Problem Solver）主要用于复杂工业控制对象的最优控制策略求解
paper：Deriving time-averaged active inference from control principles 假设固定的动作空间和前馈规划,这可能导致非常高维的递归优化问题...在这里,我们从最优控制原理中导出了一个无限时域的、平均意外的主动干扰公式。我们的公式返回到神经解剖学和神经生理学中的主动推理的根源,正式地将主动推理重新连接到最优反馈控制。...这篇论文的公式将来自无限范围平均成本最优控制的基本原理;将允许偏好根据它们自己的生成模型而变化,and will unify motor active inference [1] (mAI) with...4 带有显式引用的主动推理 5从最优控制导出时间平均主动推理 方程19中作用的最小化 假设固定的动作空间和前馈规划,这可能导致非常高维的递归优化问题。这些假设在经验上和计算上都是有问题的。...Jafarnia-Jahromi 等人[26]最近给出了第一个算法 , 用 于 求 解 具 有 已 知 观 测 密 度 和 未 知 动 态 的 无 限 时 域 平 均 代 价 部 分 可 观 测 问 题
另一方面，求极值也可看做是最优控制，即二次优化问题。经典变分原理只能解决一类简单的最优控制问题,因为它只能在无约束条件下是有效的。而实际上更多的是属于有约束的一类最优控制问题。...对于力学中的一些问题,如弹塑性分析、接触问题分析等,经典变分法在处理这类问题时将会受到一定的限制，需要借助参变量变分原理，注意和广义变分原理的区别。...因此，式(7)是典型的状态控制方程， \lambda 可理解为控制参数，表征了杆件处于拉、压两种应力状态下的附加伸长量:杆件受压或未变形时，此附加伸长量 \lambda 为零;件受拉时，此附加伸长量为...有了以上推导以后，我们便可以建立拉、压不同模量杆件和图1拉杆的参数最小势能原理(参变量变分原理)。...求解时，无论杆件处于拉伸还是压缩状态,只需将由状态控制方程(7)解得的参数变量入代入平衡方程(10)便能解得杆件的变形量 \Delta 。
Learning and Control as Probabilistic Inference: Tutorial and Review Sergey Levine UC Berkeley 摘要：强化学习或最优控制的框架提供了智能决策的数学形式化...,这是强大的和广泛适用的。...然而,当涉及到算法设计时,这种联系具有相当大的价值:原则上,将问题定义为概率推理允许我们使用大量的近似推理工具,以灵活和强大的方式扩展模型, 并对组合性和部分可观察性进行推理。...在本文中,我们将讨论强化学习或最优控制问题(有时称为最大熵强化学习)的推广如何等价于确定性动力学情况下的精确概率推理和随机动力学情况下的变分推理。...我们将详细介绍该框架的推导过程,概述基于该框架和相关思想提出新的强化学习和控制算法的前期工作,并描述未来研究的前景。
有时，PP 理论会吸引主动推理的特定功能及其一些结构，例如生成模型、预测编码、自由能、精确控制和马尔可夫毯子，但有时它们会吸引其他结构，例如耦合逆和耦合逆向推理。前向模型，不属于主动推理的一部分。...10.6.3 最优控制理论 主动推理解释动作控制的方式与神经科学中的其他控制模型显著不同，例如最优控制理论（Todorov 2004，Shadmehr et al. 2010）。...例如，在最优控制理论中，到达任务的最优控制策略通常被定义为最小化特定成本函数的策略（例如，更平滑或具有最小的加加速度）。...例如，可以将模型中的未来期望状态固定(即，固定其值),然后推断出更有可能填补从当前状态到未来期望状态的差距的动作序列 主动推理、推理规划和其他相关方案使用前瞻性控制形式，该控制形式从未来待观察状态的明确表示开始...更常见的是最优控制理论和强化学习。
考虑到预测模型的参数随时间变化，它也常被叫做线性时变模型预测控制（Linear-Time-Varying Model Predictive Control,LTV-MPC）[4]或线性参变模型预测控制（...由于路径跟踪控制系统是非线性系统，所以LMPC有时也会被称为非线性模型预测控制（Nonlinear Model Predictive Control, NMPC）[6]。...五花八门的名称，容易使初学者混淆这些概念。本文希望通过介绍LMPC路径跟踪控制的基本特点以及一些典型工作，澄清LMPC路径跟踪控制的概念和历史。...文中采用了一种线性化的模型作为预测模型，然后将预测获得的位姿状态转换到当前位置的车身坐标系中，最终通过矩阵运算获得最优控制律。...在这种方法中，首先建立车辆的运动学模型或动力学模型，然后通过线性化展开，将非线性的车辆模型转化为线性的预测模型，接着设计优化目标函数，最终通过在线滚动优化获得最优控制输入。
砰-砰控制(Bang-Bang控制)是工程领域中最为常见的一种综合控制形式。在这类控制形式中，根据系统的运动状况，最优控制的各个控制变量在整个过程中分段地取为容许控制范围的正最大值或负最大值。...砰-砰控制的原理是把最优控制问题归结为：将状态空间划分为两个区域，一个区域对应于控制变量取正最大值，另一个区域对应于控制变量取负最大值。...比例控制系统会将输出调变处理，或是配合像连续控制阀等装置，使输出不致于有不连续的变化。...比例控制类似大部分驾驶开车的方式，若车辆略超过目标速度，油门会稍为放松一些，使马力减少，因此车辆会慢慢的减速，在减速过程也会根据车辆速度和目标速度的差，持续的调整油门，最后会接近目标值，其误差比开关控制要小很多...导数控制 为了解决上面的问题，在其变量中再增加小车左右移动的导数变量以及其增益。相当于两个参数，分别是控制小车方向和向这个方向运动加速度的变化。
，这是生物学和机器人系统的主要特征。...这些形态对称性意味着系统的动力学是对称的（或近似对称的），这进而在最优控制策略和所有与系统动态演化相关的本体感知和外感知测量中印记了对称性。...本文利用群论提出了一个理论和实践框架，允许（1）识别系统的形态对称群G，（2）本体感知和外感知测量的数据增强，以及（3）通过使用G等变/不变神经网络利用数据对称性，针对合成和真实世界应用提出了实验结果，...展示了对称性约束如何提高样本效率和泛化能力，同时减少可训练参数的数量。...然而，这在顺序决策制定中不像在简单的统计估计问题中那样容易指定。本文针对各种强化学习问题研究（有时是近似的）minimax-Bayes 解决方案，以深入了解相应先验和策略的属性。
，在给定的参考轨迹????(?)下，满足下列条件:∀?>0,?10:对于李亚普洛夫稳定也分为渐进稳定和指数稳定。渐进稳定指对于时变系统，?在条件(1)下独立于时间?...表示跟踪过程控制能量的损耗。 这样就将横向控制问题转化为一个最优控制问题:求解最优的前轮转角控制输入?∗，使得式(3-21)目标函数?可以取极小值。而式(3-21)是一个关于状态变量?和控制输入?...的二次型目标函数，对它的优化求解是一个典型的 LQR 最优控制问题。 根据 LQR 最优控制理论，对式(3-21)目标函数的优化求解，解出的最优控制规律?∗是关于状态变量?的线性函数: ?...2、控制模型参数的有效估计。...车辆控制模型中参数的不确定性、时变特性及控制算 法调节参数的时变性将极大的影响车辆的控制效果，因此如何快速、准确、有效的对这些 参数进行估计和调节也是横向控制未来研究的重点。
Abstract 大脑选择和控制行为的方式仍然存在广泛争议。基于最优控制的主流方法侧重于优化成本函数的刺激响应映射。...考虑一个沉浸在动态环境中的智能体，并接收由隐藏变量 u 生成的观察结果y ，这些变量通常由隐藏状态x和隐藏原因v组成（但它们也可能包括其他变量，例如在不同时间演化的参数）尺度）[40]。...变分方法通过定义辅助的近似后验分布Q(u)（有时称为识别密度）来近似难以处理的后验 [39, 41]。...然后，这些先验通过自由能最小化实现目标导向的控制，而不是像最优控制 [1, 2] 和强化学习 [3] 中那样诉诸刺激响应映射和成本函数（详细讨论请参阅 [46]成本函数在最优控制和主动推理中的作用之间的差异...作者使用三种日益复杂的生成模型描述适应性生理调节机制，这些模型能够模拟身体和内感受参数（例如温度、口渴和饥饿）的稳态、变稳态和目标导向调节。
当实际环境中的驾驶条件发生显著变化时，在某些情况下，控制参数可能不再是最优的。尽管许多学者已经探索了自适应PID控制方法和自学习PID控制，但自适应和自动参数整定仍然复杂且耗时。...与LQR不同，MPC可以使用预测范围来预测未来的行为，并解决有限范围的开环最优控制问题。通过最小化成本函数来计算一系列离散时间步长中的最优控制序列。...另一种方法是通过自学习模型预测控制，这更接近于基于已知参数的最优控制率。此外，通过竞争控制对MPC有学习理论的观点，可以帮助优化过程。...为了克服现有轨迹跟踪控制算法的挑战，Zhao等人提出了一种基于学习的最优控制算法，该算法通过两个多层神经网络逼近批评者和行动者网络。...a）变道：在协同控制技术的支持下，即使在能见度有限或高速行驶的情况下，通过使车辆能够相互通信并协调其运动，也可以提高变道的安全性和效率。此外，这项技术可以通过自动检测和避免潜在危险来预测和防止碰撞。
其他方法直接在隐藏状态的动态中嵌入传统的最优控制反转，例如雅可比转置[31, 10]或伪逆[32] 。...与最优控制模型和以前的主动推理实现相比，这种“内在‑外在（IE）模型”具有两个吸引人的功能。...对于每次试验，模型的信念都是用随机的关节角度和节段位置来初始化的（比从一致的内在‑外在信念开始更具挑战性的场景）。此外，随机目标位置被采样并设置为末端执行器的到达目标。...我们通过将每个节段的估计位置（根据关节角度置信度计算）和估计长度与相同变量的实际值进行比较，对该任务进行了 1000 多次试验评估。...这些元素通过非线性系统相关联，该非线性系统指定了感官信号的生成以及潜在状态随时间的演变： 其中D是微分算子，它将所有时间顺序移一，即： ，而 和 是假设从高斯分布中采样的噪声项。
在控制理论中，有像哈密顿-雅可比可达性分析这样的技术，提供了系统行为的严格安全保证，以及达到给定目标的最优控制器(见图1)。...计算最优安全轨道是一个缓慢而有时较为棘手的任务，而重新规划几乎是不可能的。在右边，我们简化了我们的飞行器模型(在这种情况下，假设它可以在点上的直线上移动)。...使用这些填补的障碍物，运动规划器决定它的下一个想要的状态。基于跟踪器和规划器之间的相对状态，跟踪器(自治系统)的最优控制由查找表确定。自治系统执行最优控制，不断地重复工程，直到达到目标为止。...这意味着运动规划器可以继续快速的做出规划，并且通过简单的增加障碍和使用查找表来控制是可以确保安全的！...一个解决方案是使用多个规划模型，每个规划模型都有自己的跟踪误差。由此产生的“元规划”（meta-plan）由每个规划器计算出的轨迹段组成，每个规划器都用适当的最优控制器来跟踪规划器生成的轨迹。
在控制理论中，有像哈密顿-雅可比可达性分析这样的技术，提供了系统行为的严格安全保证，以及达到给定目标的最优控制器(见图1)。...计算最优安全轨道是一个缓慢而有时较为棘手的任务，而重新规划几乎是不可能的。在右边，我们简化了我们的飞行器模型(在这种情况下，假设它可以在点上的直线上移动)。...使用这些填补的障碍物，运动规划器决定它的下一个想要的状态。基于跟踪器和规划器之间的相对状态，跟踪器(自治系统)的最优控制由查找表确定。自治系统执行最优控制，不断地重复工程，直到达到目标为止。...随着新的障碍被发现(转变为红色)，RRT计划为目标制定一条新的路径。基于规划和自治系统之间的相对状态，可以通过查找表找到最优控制。即使RRT规划器突然转向，我们也保证会在跟踪误差界(蓝盒子)中。...一个解决方案是使用多个规划模型，每个规划模型都有自己的跟踪误差。由此产生的“元规划”（meta-plan）由每个规划器计算出的轨迹段组成，每个规划器都用适当的最优控制器来跟踪规划器生成的轨迹。
目前使用最为广泛的控制方法有：经典控制(PID为例)、最优控制、自适应控制、模型预测控制。PID控制器是智能驾驶领域应用极具广泛的控制算法之一，通常以原理简单容易实现被智能驾驶行业所熟知。...Gutjahr B等采用线性时变模型预测方案同时结合二次代价函数实现了静态障碍物和动态障碍物的避障，该种方法可适用于不同场景比如静止车辆以及高速公路上动态车辆。...2000年，Choi S B等利用李雅普诺夫准则提出车辆的横向自适应控制器，搭建用于实时观测反馈参数的横向位移测量器，实验数据说明该控制器具有较强的鲁棒性。...：2.3 基于LQR控制算法路径跟踪设计2.3.1 运动学状态空间模型推导X=[x,y,\varphi]基于车辆运动学模型(6)，可将车辆运动学系统看作成一个输入 以及状态参数 的控制系统。...其中最优控制的目标是对于给定系统在保证一定性能指标下，设计一个控制器 ，使得 最小。
PID 控制 PID 控制器(比例-积分-微分控制器)，由比例单元 P、积分单元 I和微分单元 D 组成。通过 Kp、Ki 和 Kd 三个参数的设定。...最优控制 最优控制理论是变分法的推广，着重于研究使控制系统的指标达到最优化的条件和方法。...通常，性能指标的好坏取决于所选择的控制函数和相应的运动状态。系统的运动状态受到运动方程的约束，而控制函数只能在允许的范围内选取。同时，最优控制的实现离不开最优化技术。...滑模控制 在系统控制过程中，控制器根据系统当时状态，以跃变方式有目的地不断变换，迫使系统按预定的“滑动模态”的状态轨迹运动。...变结构是通过切换函数实现的，特别要指出的是，通常要求切换面上存在滑动模态区，故变结构控制又常被称为滑动模态控制。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
对象存储
云直播
