Safe RL-MPCExperten
RL-geführte PAC-NMPC kombiniert stochastische MPC und Actor-Critic-Lernen für sichere Navigation
Das Preprint beschreibt eine Methode, die stochastische modellprädiktive Regelung (PAC-NMPC) mit durch Reinforcement Learning trainierten Actor-Critic- und Sensorprädiktionsmodellen kombiniert, um in unbekannten Umgebungen mit lokaler Wahrnehmung probabilistisch sicher zu navigieren. In Simulation und Hardwareversuchen auf einem Fixed-Wing-UAV erreicht der Ansatz höhere Erfolgsraten als die Einzelkomponenten und Baselines, in der Simulation 90 Prozent, in Hardware 80 Prozent. Er verbessert damit die Sicherheit von RL-Policies und die Langzeitleistung von NMPC durch statistische Garantien.