Zero-Shot Function Encoder-Based Differentiable Predictive Control

📄 arXiv: 2511.05757v2 📥 PDF

作者: Hassan Iqbal, Xingjian Li, Tyler Ingebrand, Adam Thorpe, Krishna Kumar, Ufuk Topcu, Ján Drgoňa

分类: eess.SY, cs.LG

发布日期: 2025-11-07 (更新: 2025-11-11)

💡 一句话要点

提出基于函数编码器的可微预测控制，用于非线性动态系统的零样本自适应控制。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 零样本学习 自适应控制 可微预测控制 神经ODE 函数编码器

📋 核心要点

  1. 传统模型预测控制在线优化成本高昂，难以快速适应新系统。
  2. 利用函数编码器神经ODE建模系统动力学，结合可微预测控制离线学习控制策略，实现零样本自适应。
  3. 实验表明，该方法在多种非线性系统中表现出高效、准确和良好的在线适应性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种可微框架，用于参数化非线性动态系统的零样本自适应控制。该方法集成了基于函数编码器的神经ODE（FE-NODE）来建模系统动力学，以及可微预测控制（DPC）来进行离线自监督学习显式控制策略。FE-NODE捕捉状态转移中的非线性行为，并实现对新系统的零样本自适应，无需重新训练。DPC有效地学习跨系统参数化的控制策略，从而消除了经典模型预测控制中常见的昂贵在线优化。通过一系列具有不同参数化场景的非线性系统，验证了该方法的效率、准确性和在线适应性，突显了其作为快速零样本自适应控制通用工具的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决非线性动态系统的自适应控制问题，特别是在系统参数未知或变化的情况下。传统模型预测控制（MPC）方法通常需要在线优化，计算成本高，难以实时应用，并且对于新的系统参数需要重新训练模型。因此，如何实现对参数化非线性系统的快速零样本自适应控制是一个关键挑战。

核心思路：论文的核心思路是结合函数编码器（Function Encoder）和神经ODE（Neural ODE）来学习系统动力学模型，并利用可微预测控制（Differentiable Predictive Control）离线学习控制策略。通过函数编码器将系统参数编码成一个潜在向量，然后使用神经ODE基于该潜在向量预测系统状态的演化。这种方法允许模型捕捉系统参数与动力学之间的关系，从而实现对新系统参数的零样本泛化。

技术框架：整体框架包含两个主要模块：FE-NODE（Function Encoder-based Neural ODE）和DPC（Differentiable Predictive Control）。首先，FE-NODE通过函数编码器将系统参数映射到潜在空间，然后使用神经ODE学习状态转移函数。其次，DPC利用可微的预测模型，通过反向传播优化控制策略，实现离线学习。在控制过程中，给定新的系统参数，首先通过函数编码器得到潜在向量，然后使用训练好的DPC策略生成控制指令。

关键创新：该论文的关键创新在于将函数编码器与神经ODE相结合，用于建模参数化非线性系统的动力学。这种方法能够有效地捕捉系统参数与动力学之间的复杂关系，从而实现对新系统参数的零样本泛化。此外，利用可微预测控制进行离线学习，避免了传统MPC的在线优化，提高了控制效率。

关键设计：函数编码器通常采用多层感知机（MLP）结构，将系统参数作为输入，输出一个固定维度的潜在向量。神经ODE使用神经网络来近似状态转移函数，其参数通过最小化预测状态与真实状态之间的差异来学习。可微预测控制通过计算控制序列对损失函数的梯度，利用反向传播算法优化控制策略。损失函数通常包括状态误差和控制输入的惩罚项。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在多种非线性系统中实现了有效的零样本自适应控制。与传统的模型预测控制方法相比，该方法无需在线优化，控制效率更高。在不同的参数化场景下，该方法能够准确地预测系统状态，并生成有效的控制指令。具体性能数据未知，但论文强调了其在效率、准确性和在线适应性方面的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人控制、自动驾驶、过程控制等领域，尤其适用于需要快速适应不同环境或系统参数的场景。例如，在机器人控制中，可以利用该方法实现对不同负载或地形的快速适应。在自动驾驶中，可以用于应对不同的车辆动力学参数或路况变化。该方法有望降低控制系统的开发和维护成本，提高系统的鲁棒性和适应性。

📄 摘要（原文）

We introduce a differentiable framework for zero-shot adaptive control over parametric families of nonlinear dynamical systems. Our approach integrates a function encoder-based neural ODE (FE-NODE) for modeling system dynamics with a differentiable predictive control (DPC) for offline self-supervised learning of explicit control policies. The FE-NODE captures nonlinear behaviors in state transitions and enables zero-shot adaptation to new systems without retraining, while the DPC efficiently learns control policies across system parameterizations, thus eliminating costly online optimization common in classical model predictive control. We demonstrate the efficiency, accuracy, and online adaptability of the proposed method across a range of nonlinear systems with varying parametric scenarios, highlighting its potential as a general-purpose tool for fast zero-shot adaptive control.