論文の概要: Multimodal VAE Active Inference Controller

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.04412v1
• Date: Sun, 7 Mar 2021 18:00:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-09 15:25:02.798700
• Title: Multimodal VAE Active Inference Controller
• Title（参考訳）: マルチモーダルVAEアクティブ推論コントローラ
• Authors: Cristian Meo and Pablo Lanillos
• Abstract要約: 本稿では,産業用アームのアクティブ推論トルク制御装置を提案する。 線形結合型マルチモーダル変分オートエンコーダを用いたマルチモーダル状態表現学習を含む。 結果は、表現力の増加による目標方向到達の追跡と制御の改善を示した。
• 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: Active inference, a theoretical construct inspired by brain processing, is a promising alternative to control artificial agents. However, current methods do not yet scale to high-dimensional inputs in continuous control. Here we present a novel active inference torque controller for industrial arms that maintains the adaptive characteristics of previous proprioceptive approaches but also enables large-scale multimodal integration (e.g., raw images). We extended our previous mathematical formulation by including multimodal state representation learning using a linearly coupled multimodal variational autoencoder. We evaluated our model on a simulated 7DOF Franka Emika Panda robot arm and compared its behavior with a previous active inference baseline and the Panda built-in optimized controller. Results showed improved tracking and control in goal-directed reaching due to the increased representation power, high robustness to noise and adaptability in changes on the environmental conditions and robot parameters without the need to relearn the generative models nor parameters retuning.
• Abstract（参考訳）: 脳処理に触発された理論的構造であるアクティブ推論は、人工薬剤を制御するための有望な代替手段である。 しかし、現在の方法は、連続制御の高次元入力にはまだスケールしない。 本稿では,従来の受容的アプローチの適応特性を維持しつつ,大規模なマルチモーダル統合(生画像など)を可能にする産業用アーム用アクティブ・推論トルクコントローラを提案する。 線形結合型マルチモーダル変分オートエンコーダを用いたマルチモーダル状態表現学習を含む以前の数学的定式化を拡張した。 シミュレーションされた7DOF Franka Emika Pandaロボットアーム上でモデルを評価し、その動作を以前のアクティブ推論ベースラインとPanda組み込み最適化コントローラと比較した。 その結果, 生成モデルやパラメータの調整を必要とせず, 表現力の増大, 騒音に対するロバスト性, 環境条件やロボットパラメータの変化への適応性等により, 目標方向到達時の追従性, 制御性が向上した。

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