論文の概要: Iterative Semi-parametric Dynamics Model Learning For Autonomous Racing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.08750v1
• Date: Tue, 17 Nov 2020 16:24:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-24 18:03:57.725103
• Title: Iterative Semi-parametric Dynamics Model Learning For Autonomous Racing
• Title（参考訳）: 自律走行のための反復半パラメトリックダイナミクスモデル学習
• Authors: Ignat Georgiev, Christoforos Chatzikomis, Timo V\"olkl, Joshua Smith and Michael Mistry
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークを用いた反復学習セミパラメトリックモデルを自律レースの課題に適用する。 我々のモデルは純粋にパラメトリックモデルよりも正確に学習でき、純粋に非パラメトリックモデルよりもより一般化できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.40966076588569
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Accurately modeling robot dynamics is crucial to safe and efficient motion control. In this paper, we develop and apply an iterative learning semi-parametric model, with a neural network, to the task of autonomous racing with a Model Predictive Controller (MPC). We present a novel non-linear semi-parametric dynamics model where we represent the known dynamics with a parametric model, and a neural network captures the unknown dynamics. We show that our model can learn more accurately than a purely parametric model and generalize better than a purely non-parametric model, making it ideal for real-world applications where collecting data from the full state space is not feasible. We present a system where the model is bootstrapped on pre-recorded data and then updated iteratively at run time. Then we apply our iterative learning approach to the simulated problem of autonomous racing and show that it can safely adapt to modified dynamics online and even achieve better performance than models trained on data from manual driving.
• Abstract（参考訳）: ロボットダイナミクスの正確なモデリングは、安全かつ効率的な動作制御に不可欠である。 本稿では,ニューラルネットワークを用いた反復学習半パラメトリックモデルを開発し,モデル予測制御(mpc)を用いた自律走行タスクに適用する。 パラメトリックモデルを用いて既知のダイナミクスを表現し、未知のダイナミクスをニューラルネットワークが捉えた、新しい非線形セミパラメトリックダイナミクスモデルを提案する。 我々のモデルは純粋にパラメトリックモデルよりも正確に学習でき、純粋に非パラメトリックモデルよりも一般化できることを示し、完全な状態空間からデータを収集することが不可能な現実世界アプリケーションに理想的であることを示す。 本稿では,事前記録されたデータに対してモデルがブートストラップされ,実行時に繰り返し更新されるシステムを提案する。 そして,この反復学習手法を自律走行のシミュレーション問題に適用し,オンライン上で修正されたダイナミクスに安全に適応でき,手動運転でトレーニングされたモデルよりも優れた性能が得られることを示した。

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