Comment intégrer l’incertitude du modèle dans une commande prédictive ?

Réponse rapide

L’incertitude de modèle se représente par erreurs, perturbations, mesures et paramètres inconnus, puis se propage dans les prédictions et marges. Scénarios, tubes robustes, estimation en ligne ou contraintes probabilistes sont choisis selon les garanties.

Identifier les inconnues

Dynamique, friction, charge, capteur, délai et environnement ont des incertitudes différentes. Leur domaine, corrélation et pire conséquence sont documentés.

Construire une prédiction robuste

Ensembles, scénarios, tubes ou contraintes probabilistes entourent les trajectoires futures. La marge est reliée à l’arrêt, l’obstacle, l’effort et l’énergie plutôt qu’à une confiance opaque.

Réduire l’incertitude en ligne

Observation, ralentissement, action réversible ou repli sont choisis si les prédictions se séparent trop. Une moyenne favorable ne masque pas un cas critique.

Sources et références

  1. [1] Robotics and Autonomous Systems — NIST

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