Data-Driven Inverse Optimal Control for Continuous-Time Nonlinear Systems
作者: Hamed Jabbari Asl, Eiji Uchibe
分类: eess.SY
发布日期: 2025-03-12 (更新: 2025-03-19)
💡 一句话要点
提出一种数据驱动的连续时间非线性系统逆最优控制算法，无需精确模型。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 逆最优控制 逆强化学习 无模型控制 非线性系统 数据驱动 Hamilton-Jacobi-Bellman方程 自主系统 机器人
📋 核心要点
- 现有逆最优控制方法通常依赖精确的系统模型，限制了其在复杂或未知系统中的应用。
- 该论文提出无模型和部分无模型算法，分别利用控制策略和HJB方程估计成本函数参数，扩展适用性。
- 算法降低了计算复杂度，无模型算法仅需一次前向最优控制，部分无模型算法甚至可以完全避免。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的无模型和部分无模型的逆最优控制（IOC）算法，也称为逆强化学习（IRL），旨在估计连续时间非线性确定性系统的成本函数。该算法利用专家智能体的输入-状态轨迹，分别使用控制策略信息和Hamilton-Jacobi-Bellman方程来估计不同的成本函数参数集。这种方法使得算法具有更广泛的适用性，同时保持了无模型的框架。此外，与现有方法相比，该无模型算法降低了复杂性，因为它只需要在初始化期间解决一次前向最优控制问题。而且，在我们的部分无模型算法中，对于具有已知输入动态的系统，可以完全绕过此步骤。仿真结果表明了我们算法的有效性和效率，突出了它们在自主系统和机器人领域实际部署的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决连续时间非线性系统的逆最优控制问题，即从专家智能体的输入-状态轨迹中估计其潜在的成本函数。现有方法的痛点在于对系统模型的依赖性，这在实际应用中往往难以满足，尤其是在系统动力学复杂或未知的场景下。
核心思路：论文的核心思路是利用数据驱动的方法，避免对系统模型的直接依赖。具体而言，算法分别利用专家智能体的控制策略信息和Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) 方程来估计成本函数的不同参数集。通过这种方式，算法能够从数据中学习，而无需显式地构建系统模型。
技术框架：整体框架包含两个主要算法：无模型算法和部分无模型算法。无模型算法完全依赖于专家轨迹数据，通过优化成本函数参数，使得学习到的控制策略与专家策略尽可能接近。部分无模型算法则利用已知的输入动态信息，进一步简化了计算过程。两个算法都包含初始化阶段和迭代优化阶段。初始化阶段通常需要解决一次前向最优控制问题（在部分无模型算法中，如果输入动态已知，则可以省略此步骤）。迭代优化阶段则通过梯度下降等方法，不断调整成本函数参数，直至收敛。
关键创新：最重要的技术创新点在于提出了完全或部分摆脱系统模型依赖的逆最优控制算法。与传统方法相比，该算法能够处理更广泛的系统，并且降低了计算复杂度。此外，分别利用控制策略信息和HJB方程来估计成本函数参数，也使得算法具有更强的鲁棒性和适应性。
关键设计：关键设计包括：1）成本函数的参数化形式的选择，需要根据具体问题进行设计，通常选择线性或二次型函数；2）损失函数的设计，用于衡量学习到的控制策略与专家策略之间的差异，例如可以使用策略梯度或行为克隆等方法；3）优化算法的选择，例如可以使用梯度下降、Adam等优化器来更新成本函数参数。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
仿真结果表明，所提出的算法能够有效地估计连续时间非线性系统的成本函数。与需要精确系统模型的方法相比，该算法在模型未知或不精确的情况下仍能取得良好的性能。此外，该算法的计算复杂度较低，可以在实际应用中实现快速部署。具体性能数据（例如成本函数估计的准确率、控制策略的性能等）未在摘要中明确给出，属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于自主系统和机器人领域，例如自动驾驶、机器人导航、运动规划等。通过学习人类专家的驾驶或操作行为，可以使自主系统更好地适应复杂环境，提高其智能化水平和安全性。此外，该方法还可以用于分析人类行为，例如通过学习人类的运动轨迹，可以了解其潜在的目标和意图。
📄 摘要（原文）
This paper introduces a novel model-free and a partially model-free algorithm for inverse optimal control (IOC), also known as inverse reinforcement learning (IRL), aimed at estimating the cost function of continuous-time nonlinear deterministic systems. Using the input-state trajectories of an expert agent, the proposed algorithms separately utilize control policy information and the Hamilton-Jacobi-Bellman equation to estimate different sets of cost function parameters. This approach allows the algorithms to achieve broader applicability while maintaining a model-free framework. Also, the model-free algorithm reduces complexity compared to existing methods, as it requires solving a forward optimal control problem only once during initialization. Furthermore, in our partially model-free algorithm, this step can be bypassed entirely for systems with known input dynamics. Simulation results demonstrate the effectiveness and efficiency of our algorithms, highlighting their potential for real-world deployment in autonomous systems and robotics.