論文の概要: Adaptive Meta-Learning for Identification of Rover-Terrain Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.10191v1
• Date: Mon, 21 Sep 2020 21:56:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-16 05:43:05.746748
• Title: Adaptive Meta-Learning for Identification of Rover-Terrain Dynamics
• Title（参考訳）: ローバー・テラインダイナミクスの同定のための適応メタラーニング
• Authors: S. Banerjee, J. Harrison, P. M. Furlong, M. Pavone
• Abstract要約: ローバーは安全と効率を最大化する軌道を計画するために地形の知識を必要とする。 高標高の地形分類は、ローバーが予想外の砂トラップで立ち往生するのを防ぐには不十分である。 オンラインのローバー・テランの相互作用データを利用して将来のダイナミクスを正確に予測し、ローバーのさらなる損傷を防ぐことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Rovers require knowledge of terrain to plan trajectories that maximize safety and efficiency. Terrain type classification relies on input from human operators or machine learning-based image classification algorithms. However, high level terrain classification is typically not sufficient to prevent incidents such as rovers becoming unexpectedly stuck in a sand trap; in these situations, online rover-terrain interaction data can be leveraged to accurately predict future dynamics and prevent further damage to the rover. This paper presents a meta-learning-based approach to adapt probabilistic predictions of rover dynamics by augmenting a nominal model affine in parameters with a Bayesian regression algorithm (P-ALPaCA). A regularization scheme is introduced to encourage orthogonality of nominal and learned features, leading to interpretable probabilistic estimates of terrain parameters in varying terrain conditions.
• Abstract（参考訳）: ローバーは安全と効率を最大化する軌道計画のために地形の知識を必要とする。 Terrain型分類は、人間の演算子や機械学習ベースの画像分類アルゴリズムからの入力に依存する。 しかし、高層地形分類は典型的には、ローバーが予想外の砂トラップで立ち往生するのを防ぐには不十分であり、これらの状況では、オンラインローバーとテランの相互作用データを活用して将来のダイナミクスを正確に予測し、ローバーのさらなる損傷を防ぐことができる。 本稿では,ベイズ回帰アルゴリズム(P-ALPaCA)を用いて,パラメータに名目モデルアフィンを付加することにより,ローバーダイナミクスの確率論的予測を適用するメタラーニングに基づくアプローチを提案する。 正規化スキームは、名目および学習された特徴の直交性を促進するために導入され、様々な地形条件における地形パラメータの解釈可能な確率的推定をもたらす。

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