概要

本論文は、大規模システムの複雑性管理に不可欠な階層的制御フレームワークを提案しています。従来の完全観測システムの研究と異なり、部分観測と確率的ノイズが存在する環境での理論的基礎を確立しています。提案された枠組みは、各層の状態推定器を用いて、隣接する層間のシステム出力距離を事前計算可能な範囲内に保証します。

ポイント

  • 確率的シミュレーション関数の導入: 部分観測システムに対する新しい確率的シミュレーション関数の概念を提案し、層間の性能保証を実現

  • 線形システムへの適用: カルマンフィルタを用いた線形システムの場合について、体系的な構築方法と制御設計を提供

  • 大規模システムの複雑性低減: 上層へいくほど粗いモデルを用いることで、計算量を削減しながら制御性能を維持

  • 実ロボット応用: 無人航空機（UAV）などの実飛行ロボットシステムでの検証を通じて実用性を確認

  • 確率的ノイズへの対応: 完全観測を仮定できない現実的な環境での理論的ギャップを埋める

出典

Layered Control of Partially Observed Stochastic Systems

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