Adaptive Control of an Inverted Pendulum by a Reinforcement Learning-based LQR Method
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autore principale: | Yildiran, Ugur |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2023
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Robust Energy Shaping Control of an Underactuated Inverted Pendulum
di: Harandi, M. Reza J., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Harandi, M. Reza J., et al.
Pubblicazione: (2026)
Technical Report on Reinforcement Learning Control on the Lucas-Nülle Inverted Pendulum
di: Schenke, Maximilian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Schenke, Maximilian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Design and Analysis of a Robust Control System for Triple Inverted Pendulum Stabilization
di: Tasooji, Tohid Kargar, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tasooji, Tohid Kargar, et al.
Pubblicazione: (2025)
Inertial-Based LQG Control: A New Look at Inverted Pendulum Stabilization
di: Engelsman, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Engelsman, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Discrete-Time State-Feedback Controller with Canonical Form on Inverted Pendulum (on a cart)
di: Widjiantoro, Bambang L., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Widjiantoro, Bambang L., et al.
Pubblicazione: (2023)
Cascade PID Control of an Inverted Pendulum on a Cart System: Simulation and Experimental Analysis
di: Mehrab, Khalid, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Mehrab, Khalid, et al.
Pubblicazione: (2026)
Synthesis and SOS-based Stability Verification of a Neural-Network-Based Controller for a Two-wheeled Inverted Pendulum
di: Detailleur, Alvaro, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Detailleur, Alvaro, et al.
Pubblicazione: (2025)
Transfer Learning for LQR Control
di: Guo, Taosha, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Guo, Taosha, et al.
Pubblicazione: (2025)
Policy Gradient Adaptive Control for the LQR: Indirect and Direct Approaches
di: Zhao, Feiran, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhao, Feiran, et al.
Pubblicazione: (2025)
Stair Climbing using the Angular Momentum Linear Inverted Pendulum Model and Model Predictive Control
di: Dosunmu-Ogunbi, Oluwami, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Dosunmu-Ogunbi, Oluwami, et al.
Pubblicazione: (2023)
Neuromorphic Control of a Pendulum
di: Schmetterling, Raphael, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Schmetterling, Raphael, et al.
Pubblicazione: (2024)
Data-Enabled Policy Optimization for Direct Adaptive Learning of the LQR
di: Zhao, Feiran, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhao, Feiran, et al.
Pubblicazione: (2024)
MR-ARL: Model Reference Adaptive Reinforcement Learning for Robustly Stable On-Policy Data-Driven LQR
di: Borghesi, Marco, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Borghesi, Marco, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adapt and Stabilize, Then Learn and Optimize: A New Approach to Adaptive LQR
di: Fisher, Peter A., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fisher, Peter A., et al.
Pubblicazione: (2025)
Reachable Sets-based Trajectory Planning Combining Reinforcement Learning and iLQR
di: Huang, Wenjie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, Wenjie, et al.
Pubblicazione: (2025)
Safe Reinforcement Learning-Based Vibration Control: Overcoming Training Risks with LQR Guidance
di: Thorat, Rohan Vitthal, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Thorat, Rohan Vitthal, et al.
Pubblicazione: (2025)
Almost Surely $\sqrt{T}$ Regret for Adaptive LQR
di: Lu, Yiwen, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Lu, Yiwen, et al.
Pubblicazione: (2023)
Beyond Quadratic Costs in LQR: Bregman Divergence Control
di: Hassibi, Babak, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hassibi, Babak, et al.
Pubblicazione: (2025)
Asynchronous Distributed Reinforcement Learning for LQR Control via Zeroth-Order Block Coordinate Descent
di: Jing, Gangshan, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Jing, Gangshan, et al.
Pubblicazione: (2021)
Bridging Continuous-time LQR and Reinforcement Learning via Gradient Flow of the Bellman Error
di: Gießler, Armin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gießler, Armin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Analyzing the Impact of Computation in Adaptive Dynamic Programming for Stochastic LQR Problem
di: Cao, Wenhan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cao, Wenhan, et al.
Pubblicazione: (2024)
LQR based $ω-$stabilization of a heat equation with memory
di: Sistla, Bhargav Pavan Kumar, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sistla, Bhargav Pavan Kumar, et al.
Pubblicazione: (2025)
A System Level Approach to LQR Control of the Diffusion Equation
di: McCurdy, Addie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: McCurdy, Addie, et al.
Pubblicazione: (2025)
Regularization for Covariance Parameterization of Direct Data-Driven LQR Control
di: Zhao, Feiran, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhao, Feiran, et al.
Pubblicazione: (2025)
Koopman-LQR Controller for Quadrotor UAVs from Data
di: Manaa, Zeyad M., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Manaa, Zeyad M., et al.
Pubblicazione: (2024)
LQR for Systems with Probabilistic Parametric Uncertainties: A Gradient Method
di: Cui, Leilei, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Cui, Leilei, et al.
Pubblicazione: (2026)
Learning Control for LQR with Unknown Packet Loss Rate Using Finite Channel Samples
di: Zhang, Zhenning, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Zhenning, et al.
Pubblicazione: (2025)
Policy Gradient Methods for the Cost-Constrained LQR: Strong Duality and Global Convergence
di: Zhao, Feiran, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhao, Feiran, et al.
Pubblicazione: (2024)
Stability of Certainty-Equivalent Adaptive LQR for Linear Systems with Unknown Time-Varying Parameters
di: Bartos, Marcell, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bartos, Marcell, et al.
Pubblicazione: (2025)
Utilizing Adversarial Training for Robust Voltage Control: An Adaptive Deep Reinforcement Learning Method
di: Chung, Sungjoo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chung, Sungjoo, et al.
Pubblicazione: (2026)
Towards Optimal Passive Feedback Control of LTI Systems under LQR Performance
di: Gießler, Armin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gießler, Armin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Stochastic LQR Design With Disturbance Preview
di: Liu, Jietian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Jietian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Policy Gradient Bounds in Multitask LQR
di: Stamouli, Charis, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Stamouli, Charis, et al.
Pubblicazione: (2025)
The Distributionally Robust Infinite-Horizon LQR
di: Hajar, Joudi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hajar, Joudi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Influence Functions for Data Attribution in Linear System Identification and LQR Control
di: Li, Jiachen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Jiachen, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Stochastic Gradient Descent Approach to Design Policy Gradient Methods for LQR
di: Song, Bowen, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Song, Bowen, et al.
Pubblicazione: (2026)
Convergence Guarantees of Model-free Policy Gradient Methods for LQR with Stochastic Data
di: Song, Bowen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Song, Bowen, et al.
Pubblicazione: (2025)
On Globally Optimal Stochastic Policy Gradient Methods for Domain Randomized LQR Synthesis
di: Nguyen-Le, Alex, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Nguyen-Le, Alex, et al.
Pubblicazione: (2026)
Dynamic State-Feedback Control for LPV Systems: Ensuring Stability and LQR Performance
di: Gießler, Armin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gießler, Armin, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Bayesian Perspective on the Data-Driven LQR
di: Schwaller, Thierry, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Schwaller, Thierry, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
Robust Energy Shaping Control of an Underactuated Inverted Pendulum
di: Harandi, M. Reza J., et al.
Pubblicazione: (2026) -
Technical Report on Reinforcement Learning Control on the Lucas-Nülle Inverted Pendulum
di: Schenke, Maximilian, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Design and Analysis of a Robust Control System for Triple Inverted Pendulum Stabilization
di: Tasooji, Tohid Kargar, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Inertial-Based LQG Control: A New Look at Inverted Pendulum Stabilization
di: Engelsman, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Discrete-Time State-Feedback Controller with Canonical Form on Inverted Pendulum (on a cart)
di: Widjiantoro, Bambang L., et al.
Pubblicazione: (2023)