Reinforcement Learning Generalization for Nonlinear Systems Through Dual-Scale Homogeneity Transformations

📄 arXiv: 2311.05013v1 📥 PDF

作者: Abdel Gafoor Haddad, Igor Boiko, Yahya Zweiri

分类: eess.SY

发布日期: 2023-11-08

💡 一句话要点

提出双尺度齐次性变换以解决非线性系统强化学习泛化问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 非线性系统 齐次性变换 控制律设计 深度学习 四旋翼控制 智能控制

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习方法在面对非线性系统参数变化时，智能体的泛化能力不足，难以实现稳定控制。
  2. 本文提出双尺度齐次性概念，设计了一种参数依赖的控制律，通过齐次化非线性系统来提升控制性能。
  3. 实验结果表明，所提方法在控制四旋翼负载位置时，成功率达到96%，显著优于其他学习控制技术。

📝 摘要（中文）

强化学习是一种新兴的控制动态系统的方法，但在系统参数变化时，训练的智能体可能无法有效泛化。本文提出了双尺度齐次性这一重要概念，帮助理解非线性系统的缩放行为。同时，提出了一种有效且简单的设计参数依赖控制律的方法，以实现非线性系统的齐次化。通过在两个系统上的应用，展示了该方法在参数变化下保持一致性能的能力。为验证其实际应用，控制策略通过深度确定性策略梯度生成，用于控制悬挂负载的四旋翼的负载位置。与其他近期基于学习的控制技术相比，所提出的齐次性变换与强化学习的协同作用表现出更优的性能，成功率达到96%，3D均方根误差为0.0253米。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决强化学习在非线性系统中泛化能力不足的问题，现有方法在面对参数变化时表现不佳，导致控制效果不稳定。

核心思路：提出双尺度齐次性概念，利用其特性设计参数依赖的控制律，从而实现非线性系统的齐次化，增强智能体的泛化能力。

技术框架：整体框架包括双尺度齐次性分析、控制律设计和强化学习策略生成三个主要模块。首先分析系统的齐次性，然后设计控制律，最后通过深度确定性策略梯度生成控制策略。

关键创新：最重要的创新点在于将双尺度齐次性与强化学习相结合，形成新的控制策略设计思路，与传统方法相比，能够更好地应对非线性系统的参数变化。

关键设计：在控制律设计中，采用了参数依赖的结构，损失函数考虑了系统的齐次性特征，网络结构基于深度学习框架，确保了策略的有效性和稳定性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的方法在控制四旋翼负载位置时，成功率达到96%，3D均方根误差为0.0253米，明显优于其他学习控制技术，展示了其卓越的性能和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括无人机控制、机器人导航和其他动态系统的智能控制。通过提升强化学习在非线性系统中的泛化能力，能够在实际应用中实现更高的控制精度和稳定性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning is an emerging approach to control dynamical systems for which classical approaches are difficult to apply. However, trained agents may not generalize against the variations of system parameters. This paper presents the concept of dual-scale homogeneity, an important property in understating the scaling behavior of nonlinear systems. Furthermore, it also presents an effective yet simple approach to designing a parameter-dependent control law that homogenizes a nonlinear system. The presented approach is applied to two systems, demonstrating its ability to provide a consistent performance irrespective of parameters variations. To demonstrate the practicality of the proposed approach, the control policy is generated by a deep deterministic policy gradient to control the load position of a quadrotor with a slung load. The proposed synergy between the homogeneity transformations and reinforcement learning yields superior performance compared to other recent learning-based control techniques. It achieves a success rate of 96% in bringing the load to its designated target with a 3D RMSE of 0.0253 m. The video that shows the experimental results along with a summary of the paper is available at this link.