論文の概要: Neural fidelity warping for efficient robot morphology design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04195v2
• Date: Wed, 9 Dec 2020 18:44:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-16 21:39:21.989117
• Title: Neural fidelity warping for efficient robot morphology design
• Title（参考訳）: 効率的なロボット形態設計のための神経忠実性ウォーピング
• Authors: Sha Hu, Zeshi Yang, Greg Mori
• Abstract要約: 低忠実度評価により計算資源を効率的に活用する連続多忠実ベイズ最適化フレームワークを提案する。 本手法は,ロボットの最適形態を効率的に探索するために低忠実度評価を活用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.85746315602933
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of optimizing a robot morphology to achieve the best performance for a target task, under computational resource limitations. The evaluation process for each morphological design involves learning a controller for the design, which can consume substantial time and computational resources. To address the challenge of expensive robot morphology evaluation, we present a continuous multi-fidelity Bayesian Optimization framework that efficiently utilizes computational resources via low-fidelity evaluations. We identify the problem of non-stationarity over fidelity space. Our proposed fidelity warping mechanism can learn representations of learning epochs and tasks to model non-stationary covariances between continuous fidelity evaluations which prove challenging for off-the-shelf stationary kernels. Various experiments demonstrate that our method can utilize the low-fidelity evaluations to efficiently search for the optimal robot morphology, outperforming state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 計算資源の制限の下で,ロボット形態を最適化して目標タスクの最高の性能を達成するという課題を考察する。 各形態素設計の評価プロセスは、かなりの時間と計算資源を消費できる設計のためのコントローラを学習することを含む。 高価なロボット形態評価の課題に対処するため,低忠実度評価による計算資源を効率的に活用する連続多忠実ベイズ最適化フレームワークを提案する。 忠実度空間上の非定常性の問題を特定する。 提案する忠実性ウォーピング機構は,学習時間とタスクの表現を学習し,連続的忠実性評価間の非定常共分散をモデル化する。 様々な実験により, ロボットの最適形態を効率的に探索するために低忠実度評価を活用できることが実証された。

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