Tracking control of latent dynamic systems with application to spacecraft attitude control
作者: Congxi Zhang, Yongchun Xie
分类: eess.SY, cs.LG
发布日期: 2024-12-09
💡 一句话要点
提出基于可辨识隐变量动态模型的航天器姿态跟踪控制方法
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 隐变量动态系统 航天器姿态控制 反馈线性化 可辨识性 渐近跟踪
📋 核心要点
- 现有方法在处理高维观测变量推断控制变量的隐变量动态系统时，面临样本效率和泛化性挑战。
- 论文提出一种基于可辨识隐变量动态模型的渐近跟踪控制器，通过学习模型恢复隐变量并估计动态特性。
- 仿真实验验证了该方法在航天器姿态控制中的有效性，并考虑了观测噪声和控制偏差的影响。
📝 摘要（中文）
本文针对复杂环境中智能航天器或空间机器人任务执行时，可控变量难以直接获取，需从高维观测变量（如神经网络输出或图像）推断的问题，提出了一种隐变量动态系统的渐近跟踪控制器。观测变量的动态特性复杂，但其背后机制可能简单，因此可视为隐变量动态系统。针对隐变量动态系统的控制，强化学习方法存在样本效率低和泛化性问题。本文学习一个可辨识的隐变量动态模型来恢复隐变量并估计动态特性，该训练过程不依赖于目标或参考轨迹。基于学习到的模型，设计反馈线性化控制器以保证闭环系统的渐近跟踪特性。研究首先考虑完全可控系统，然后将结果扩展到存在不可控环境隐变量的情况。最后，通过航天器姿态动态模型的仿真实验验证了所提方法，并考虑了观测噪声和控制偏差。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决智能航天器在复杂环境中执行任务时，由于可控变量无法直接获取，需要从高维观测变量中推断的问题。现有基于强化学习的方法存在样本效率低和泛化能力差的缺点，难以满足实际应用需求。因此，需要一种能够有效利用观测数据，实现精确跟踪控制的方法。
核心思路：论文的核心思路是首先学习一个可辨识的隐变量动态模型，该模型能够从高维观测数据中恢复出潜在的控制变量，并估计系统的动态特性。然后，基于学习到的模型，设计一个反馈线性化控制器，实现对系统的渐近跟踪控制。这种方法避免了直接在高维观测空间进行控制，降低了控制难度，提高了控制精度和鲁棒性。
技术框架：整体框架包括两个主要阶段：1) 隐变量动态模型学习阶段：利用观测数据训练一个可辨识的隐变量动态模型，该模型能够将高维观测数据映射到低维隐变量空间，并学习隐变量的动态特性。该阶段不依赖于具体的控制目标或参考轨迹。2) 反馈线性化控制阶段：基于学习到的隐变量动态模型，设计一个反馈线性化控制器，该控制器能够将非线性系统转化为线性系统，从而实现精确的跟踪控制。对于存在不可控环境隐变量的情况，需要对控制器进行相应的调整。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一种基于可辨识隐变量动态模型的控制方法，该方法能够有效地处理高维观测数据，并实现对隐变量动态系统的精确跟踪控制。与传统的强化学习方法相比，该方法具有更高的样本效率和更好的泛化能力。此外，论文还考虑了存在不可控环境隐变量的情况，并提出了相应的控制策略。
关键设计：在隐变量动态模型学习阶段，需要设计合适的网络结构和损失函数，以保证模型的可辨识性和学习效率。例如，可以使用自编码器结构来学习隐变量的表示，并使用重构误差和动态预测误差作为损失函数。在反馈线性化控制阶段，需要根据学习到的模型参数，设计合适的反馈增益，以保证闭环系统的稳定性和跟踪性能。具体的参数设置需要根据具体的应用场景进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过航天器姿态动态模型的仿真实验验证了所提方法的有效性。实验结果表明，该方法能够在存在观测噪声和控制偏差的情况下，实现对航天器姿态的精确跟踪控制。具体的性能数据（如跟踪误差、收敛速度等）和与现有方法的对比结果（如有）将在实验部分详细给出。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能航天器姿态控制、空间机器人运动规划、无人驾驶车辆控制等领域。通过从高维感知数据中提取关键控制变量，并设计相应的控制器，可以提高系统的自主性和智能化水平，降低对人工干预的依赖，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
When intelligent spacecraft or space robots perform tasks in a complex environment, the controllable variables are usually not directly available and have to be inferred from high-dimensional observable variables, such as outputs of neural networks or images. While the dynamics of these observations are highly complex, the mechanisms behind them may be simple, which makes it possible to regard them as latent dynamic systems. For control of latent dynamic systems, methods based on reinforcement learning suffer from sample inefficiency and generalization problems. In this work, we propose an asymptotic tracking controller for latent dynamic systems. The latent variables are related to the high-dimensional observations through an unknown nonlinear function. The dynamics are unknown but assumed to be affine nonlinear. To realize asymptotic tracking, an identifiable latent dynamic model is learned to recover the latents and estimate the dynamics. This training process does not depend on the goals or reference trajectories. Based on the learned model, we use a manually designed feedback linearization controller to ensure the asymptotic tracking property of the closed-loop system. After considering fully controllable systems, the results are extended to the case that uncontrollable environmental latents exist. As an application, simulation experiments on a latent spacecraft attitude dynamic model are conducted to verify the proposed methods, and the observation noise and control deviation are taken into consideration.