Une méthode LQG itérative généralisée pour le contrôle de rétroaction localement optimal de systèmes stochastiques non linéaires contraints

Nous présentons une méthode itérative linéaire-quadratique-gaussienne pour le contrôle de rétroaction localement optimal de systèmes stochastiques non linéaires soumis à des contraintes de contrôle. Auparavant, des méthodes similaires étaient limitées à des problèmes déterministes sans contrainte avec des coûts quadratiques. La nouvelle méthode construit une loi de contrôle de rétroaction affine, obtenue en minimisant une nouvelle approximation quadratique de la fonction de coût optimal à atteindre. La convergence globale est garantie grâce à une méthode de Levenberg-Marquardt ; la convergence à proximité d'un minimum local est quadratique. La performance est illustrée sur un problème de pendule inversé à couple limité, ainsi que sur un problème de contrôle biomécanique complexe impliquant un modèle stochastique du bras humain, avec 10 dimensions d'état et 6 actionneurs musculaires. Une implémentation Matlab du nouvel algorithme est disponible à www.cogsci.ucsd.edu//spl sim/todorov.