Model Predictive Controllers (MPC) are widely used for controlling cyber-physical systems. It is an iterative process of optimizing the prediction of the future states of a robot over a fixed time horizon. MPCs are effective in practice, but because they are computationally expensive and slow, they are not well suited for use in real-time applications. Overcoming the flaw can be accomplished by approximating an MPC's functionality. Neural networks are very good function approximators and are faster compared to an MPC. It can be challenging to apply neural networks to control-based applications since the data does not match the i.i.d assumption. This study investigates various imitation learning methods for using a neural network in a control-based environment and evaluates their benefits and shortcomings.


翻译:模型预测控制器(MPC)被广泛用于控制网络物理系统,这是一个在固定时间范围内优化对机器人未来状态的预测的迭接过程,在实际中是有效的,但是由于计算成本高、速度慢,因此不适于实时应用。克服缺陷可以通过接近MPC的功能来完成。神经网络是功能相近的功能,与MPC相比速度更快。由于数据与i.i.d假设不符,因此将神经网络应用于控制应用可能具有挑战性。这项研究调查了在控制环境中使用神经网络的各种模仿学习方法,并评估了这些网络的好处和缺点。

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