論文の概要: Adversarial Generation of Informative Trajectories for Dynamics System Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.01190v2
• Date: Wed, 23 Sep 2020 15:15:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 06:00:09.016795
• Title: Adversarial Generation of Informative Trajectories for Dynamics System Identification
• Title（参考訳）: 力学系同定のための情報トラックの逆生成
• Authors: Marija Jegorova, Joshua Smith, Michael Mistry, Timothy Hospedales
• Abstract要約: 制御パラメータと慣性パラメータ空間の両方で異なる励起トラジェクトリを生成する方法を示す。 これは、複数の循環軌道を持つシステム識別を探索する最初のロボティクスである。 また、データセットの生成速度と品質を高めることにより、このアプローチをさらに拡張する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.664687661363732
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dynamic System Identification approaches usually heavily rely on the evolutionary and gradient-based optimisation techniques to produce optimal excitation trajectories for determining the physical parameters of robot platforms. Current optimisation techniques tend to generate single trajectories. This is expensive, and intractable for longer trajectories, thus limiting their efficacy for system identification. We propose to tackle this issue by using multiple shorter cyclic trajectories, which can be generated in parallel, and subsequently combined together to achieve the same effect as a longer trajectory. Crucially, we show how to scale this approach even further by increasing the generation speed and quality of the dataset through the use of generative adversarial network (GAN) based architectures to produce a large databases of valid and diverse excitation trajectories. To the best of our knowledge, this is the first robotics work to explore system identification with multiple cyclic trajectories and to develop GAN-based techniques for scaleably producing excitation trajectories that are diverse in both control parameter and inertial parameter spaces. We show that our approach dramatically accelerates trajectory optimisation, while simultaneously providing more accurate system identification than the conventional approach.
• Abstract（参考訳）: 動的システム同定手法は通常、進化的および勾配に基づく最適化技術に大きく依存し、ロボットプラットフォームの物理的パラメータを決定するための最適な励磁軌跡を生成する。 現在の最適化技術は単一の軌道を生成する傾向がある。 これは高価であり、長い軌跡に対して難解であり、システム識別の効力を制限している。 そこで本研究では,並列に生成可能な複数の短周期軌道を用いてこの問題に対処し,より長い軌道と同一の効果を達成することを提案する。 さらに,GAN(Generative Adversarial Network)に基づくアーキテクチャを用いて,データセットの生成速度と品質を向上し,有効かつ多様な励起軌道の大規模データベースを作成することにより,このアプローチをさらに拡張する方法を示す。 我々の知る限り、このロボットは、複数の循環軌道を用いたシステム識別を探索し、制御パラメータと慣性パラメータ空間の両方で多様な励起軌道を大規模に生成する技術を開発した最初のロボットである。 提案手法は軌道最適化を劇的に促進するとともに,従来手法よりも精度の高いシステム同定を実現する。

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