論文の概要: Learning to Transfer Dynamic Models of Underactuated Soft Robotic Hands

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.10418v1
• Date: Thu, 21 May 2020 01:46:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 23:04:06.933558
• Title: Learning to Transfer Dynamic Models of Underactuated Soft Robotic Hands
• Title（参考訳）: 不安定なソフトロボットハンドの動的モデル伝達の学習
• Authors: Liam Schramm, Avishai Sintov, and Abdeslam Boularias
• Abstract要約: 転送学習は、別のドメインのデータを活用することによって、あるドメインのデータ制限をバイパスする一般的なアプローチである。 いくつかの状況では、これは単に適応なしで変換されたモデルを使用するよりも、はるかにパフォーマンスが悪くなることを示します。 我々は、訓練された遷移モデルのリャプノフ指数の上界を導出し、この知見を利用する2つのアプローチを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.481728234509227
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transfer learning is a popular approach to bypassing data limitations in one domain by leveraging data from another domain. This is especially useful in robotics, as it allows practitioners to reduce data collection with physical robots, which can be time-consuming and cause wear and tear. The most common way of doing this with neural networks is to take an existing neural network, and simply train it more with new data. However, we show that in some situations this can lead to significantly worse performance than simply using the transferred model without adaptation. We find that a major cause of these problems is that models trained on small amounts of data can have chaotic or divergent behavior in some regions. We derive an upper bound on the Lyapunov exponent of a trained transition model, and demonstrate two approaches that make use of this insight. Both show significant improvement over traditional fine-tuning. Experiments performed on real underactuated soft robotic hands clearly demonstrate the capability to transfer a dynamic model from one hand to another.
• Abstract（参考訳）: 転送学習は、あるドメイン内のデータ制限を回避し、別のドメインのデータを活用する一般的なアプローチである。 これは、実践者が物理的ロボットによるデータ収集を減らすことができるため、ロボット工学において特に有用である。 これをニューラルネットワークで行う最も一般的な方法は、既存のニューラルネットワークを取り、単に新しいデータでトレーニングすることだ。 しかし、一部の状況では、単に適応せずに転送されたモデルを使うよりも、パフォーマンスが著しく悪化する可能性がある。 これらの問題の主な原因は、少量のデータで訓練されたモデルが、一部の地域でカオス的または散発的な振る舞いを持つ可能性があることにある。 我々は、訓練された遷移モデルのリアプノフ指数の上界を導出し、この知見を利用する2つのアプローチを実証する。 どちらも従来の微調整よりも大幅に改善されている。 実際のソフトロボットハンドで行った実験は、動的モデルを片手から別の手へと移す能力を明確に示している。

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