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モデルベース予測制御
学習または解析的なダイナミクスモデルを使用して将来のシステム状態を予測し、後退地平線上で制御入力を最適化するモデルベース制御。MBPCはモデルベース手法のデータ効率とMPCの制約処理を組み合わせます。ロボット学習では、ニューラルネットワークダイナミクスモデルが接触リッチ操作のためのMBPCを可能にし、手作りの報酬関数を必要としません。
学習または解析的なダイナミクスモデルを使用して将来のシステム状態を予測し、後退地平線上で制御入力を最適化するモデルベース制御。MBPCはモデルベース手法のデータ効率とMPCの制約処理を組み合わせます。ロボット学習では、ニューラルネットワークダイナミクスモデルが接触リッチ操作のためのMBPCを可能にし、手作りの報酬関数を必要としません。