論文の概要: Structured learning of rigid-body dynamics: A survey and unified view
from a robotics perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.06250v2
- Date: Fri, 16 Apr 2021 08:43:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-11 02:51:03.894470
- Title: Structured learning of rigid-body dynamics: A survey and unified view
from a robotics perspective
- Title（参考訳）: 剛体力学の構造的学習 : ロボティクスの観点からの調査と統一的視点
- Authors: A. Ren\'e Geist and Sebastian Trimpe
- Abstract要約: 剛体力学とデータ駆動モデリング技術を組み合わせた回帰モデルについて検討した。
我々は、ニューラルネットワークやガウス過程などのデータ駆動回帰モデルと分析モデル先行モデルの組み合わせに関する統一的な見解を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.597839822252915
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Accurate models of mechanical system dynamics are often critical for
model-based control and reinforcement learning. Fully data-driven dynamics
models promise to ease the process of modeling and analysis, but require
considerable amounts of data for training and often do not generalize well to
unseen parts of the state space. Combining data-driven modelling with prior
analytical knowledge is an attractive alternative as the inclusion of
structural knowledge into a regression model improves the model's data
efficiency and physical integrity. In this article, we survey supervised
regression models that combine rigid-body mechanics with data-driven modelling
techniques. We analyze the different latent functions (such as kinetic energy
or dissipative forces) and operators (such as differential operators and
projection matrices) underlying common descriptions of rigid-body mechanics.
Based on this analysis, we provide a unified view on the combination of
data-driven regression models, such as neural networks and Gaussian processes,
with analytical model priors. Further, we review and discuss key techniques for
designing structured models such as automatic differentiation.
- Abstract（参考訳）: 機械力学の正確なモデルはしばしばモデルに基づく制御と強化学習に重要である。
完全なデータ駆動力学モデルは、モデリングと分析のプロセスを簡単にすることを約束するが、トレーニングには大量のデータを必要とし、しばしば状態空間の見えない部分にはうまく一般化しない。
データ駆動モデリングと事前分析知識を組み合わせることは、回帰モデルに構造的知識を組み込むことで、モデルのデータの効率と物理的完全性が向上する、魅力的な選択肢である。
本稿では,剛体力学とデータ駆動モデリング技術を組み合わせた回帰モデルについて検討する。
我々は、剛体力学の共通記述の基礎となる様々な潜在関数(運動エネルギーや散逸力など)と作用素(微分作用素や射影行列など)を分析する。
この分析に基づいて、ニューラルネットワークやガウス過程などのデータ駆動回帰モデルと分析モデル事前の組合せに関する統一的な見解を提供する。
さらに, 自動微分などの構造化モデルの設計手法について検討し, 考察する。
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