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模型预测控制与近端策略优化在单自由度直升机系统中的比较
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新的参数化控制器，通过学习问题参数而不是从模型中导出，解决了深度强化学习中学习控制器的局限性。学习到的控制器具有可验证特性，并在控制性能上与其他控制器相当。通过车辆漂移操纵任务的实际应用，展示了该控制器的潜力。
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关键要点
- 提出了一种新的参数化控制器，借鉴了模型预测控制的思想。
- 控制器采用与线性模型预测控制类似的二次规划结构，通过学习问题参数而不是从模型中导出。
- 该方法解决了深度强化学习中学习控制器的局限性，特别是在解释性和性能保证方面。
- 学习到的控制器具有可验证特性，如持续可行性和渐近稳定性。
- 在控制性能上，学习到的控制器与模型预测控制和多层感知器控制器相当。
- 与模型预测控制相比，该控制器在实施上更具计算效率。
- 比多层感知器控制器需要更少的可学习策略参数。
- 通过车辆漂移操纵任务的实际应用，展示了控制器在实际场景中的潜力。
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