机器人学：科学与系统XIII

从反例和演示中学习Lyapunov（势）函数

哈迪·拉万巴克什、斯里拉姆·桑卡拉纳拉亚南

摘要：

我们提出了一种学习控制Lyapunov（势）函数的技术，该函数用于非线性动力系统的控制器综合。学习框架使用了一个演示器，该演示器实现了一个假定用于解决感兴趣问题的黑盒、不可信策略，一个学习器向演示器提出有限多个查询以推断候选函数，以及一个验证器来检查当前候选函数是否是有效的控制Lyapunov函数。整个学习框架是迭代的，使用验证者发现的反例和这些反例的演示，在每次迭代中消除一组候选。我们利用凸优化的椭球近似技术证明了它的收敛性。我们还使用非线性MPC控制器实现了该方案，作为非线性动力系统的一组状态和轨迹稳定问题的演示器。我们的方法能够合成相对简单的多项式控制Lyapunov函数，并在该过程中使用有保证且计算成本较低的控制器替换MPC。

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@正在进行中{Ravanbakhsh-RSS-17，作者={Hadi Ravanbakhsh AND Sriram Sankaranarayanan}，TITLE={从反例和演示中学习Lyapunov（势）函数}，BOOKTITLE={机器人学学报：科学与系统}，年份={2017年}，地址={马萨诸塞州剑桥}，月={7月}，DOI={10.15607/RSS.2017.XIII.049}}