論文の概要: Action-Conditional Recurrent Kalman Networks For Forward and Inverse
Dynamics Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10201v2
- Date: Thu, 5 Nov 2020 20:58:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-05 07:47:38.039819
- Title: Action-Conditional Recurrent Kalman Networks For Forward and Inverse
Dynamics Learning
- Title（参考訳）: フォワードおよび逆ダイナミクス学習のための行動条件リカレントカルマンネットワーク
- Authors: Vaisakh Shaj, Philipp Becker, Dieter Buchler, Harit Pandya, Niels van
Duijkeren, C. James Taylor, Marc Hanheide, Gerhard Neumann
- Abstract要約: ロボットのモデルベース制御において、正確な前方および逆ダイナミクスモデルの推定が重要な要素である。
本稿では,フォワードモデル学習のためのアーキテクチャと,逆モデル学習のためのアーキテクチャを提案する。
どちらのアーキテクチャも、予測性能の点で、既存のモデル学習フレームワークと分析モデルを大きく上回っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.80270555749689
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Estimating accurate forward and inverse dynamics models is a crucial
component of model-based control for sophisticated robots such as robots driven
by hydraulics, artificial muscles, or robots dealing with different contact
situations. Analytic models to such processes are often unavailable or
inaccurate due to complex hysteresis effects, unmodelled friction and stiction
phenomena,and unknown effects during contact situations. A promising approach
is to obtain spatio-temporal models in a data-driven way using recurrent neural
networks, as they can overcome those issues. However, such models often do not
meet accuracy demands sufficiently, degenerate in performance for the required
high sampling frequencies and cannot provide uncertainty estimates. We adopt a
recent probabilistic recurrent neural network architecture, called Re-current
Kalman Networks (RKNs), to model learning by conditioning its transition
dynamics on the control actions. RKNs outperform standard recurrent networks
such as LSTMs on many state estimation tasks. Inspired by Kalman filters, the
RKN provides an elegant way to achieve action conditioning within its recurrent
cell by leveraging additive interactions between the current latent state and
the action variables. We present two architectures, one for forward model
learning and one for inverse model learning. Both architectures significantly
outperform exist-ing model learning frameworks as well as analytical models in
terms of prediction performance on a variety of real robot dynamics models.
- Abstract（参考訳）: 正確な前方および逆ダイナミクスモデルの推定は、油圧によって駆動されるロボット、人工筋肉、異なる接触状況を扱うロボットなどの高度なロボットに対するモデルベース制御の重要な要素である。
このような過程に対する分析モデルは、複雑なヒステリシス効果、非モデル化摩擦、スティクション現象、接触状況における未知の効果のためにしばしば使用できないか不正確である。
有望なアプローチは、リカレントニューラルネットワークを使用してデータ駆動方式で時空間モデルを得ることである。
しかし、そのようなモデルは精度の要求を十分に満たさないことが多く、必要な高いサンプリング周波数の性能が低下し、不確実性の推定ができない。
我々は,最近の確率的再帰的ニューラルネットワークアーキテクチャであるre-current kalman networks (rkns) を用いて,制御行動の遷移ダイナミクスを条件付けしてモデル学習を行う。
RKNは、多くの状態推定タスクにおいてLSTMのような標準のリカレントネットワークより優れている。
kalmanフィルタにインスパイアされたrknは、現在の潜在状態とアクション変数との付加的な相互作用を利用して、リカレントセル内のアクションコンディショニングを実現するエレガントな方法を提供する。
我々は,フォワードモデル学習と逆モデル学習の2つのアーキテクチャを提案する。
どちらのアーキテクチャも、さまざまな実際のロボットダイナミクスモデルにおける予測性能の観点から、モデル学習フレームワークや分析モデルよりも大幅に優れています。
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