論文の概要: Learning Unstable Dynamics with One Minute of Data: A
Differentiation-based Gaussian Process Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.04548v1
- Date: Mon, 8 Mar 2021 05:08:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-09 15:07:06.378402
- Title: Learning Unstable Dynamics with One Minute of Data: A
Differentiation-based Gaussian Process Approach
- Title（参考訳）: データ1分で不安定なダイナミクスを学習する:微分に基づくガウス過程アプローチ
- Authors: Ivan D. Jimenez Rodriguez, Ugo Rosolia, Aaron D. Ames, Yisong Yue
- Abstract要約: ガウス過程の微分可能性を利用して、真の連続力学の状態依存線形化近似を作成する方法を示す。
9次元セグウェイのような不安定なシステムのシステムダイナミクスを反復的に学習することで、アプローチを検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.045588297201434
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a straightforward and efficient way to estimate dynamics models
for unstable robotic systems. Specifically, we show how to exploit the
differentiability of Gaussian processes to create a state-dependent linearized
approximation of the true continuous dynamics. Our approach is compatible with
most Gaussian process approaches for system identification, and can learn an
accurate model using modest amounts of training data. We validate our approach
by iteratively learning the system dynamics of an unstable system such as a 9-D
segway (using only one minute of data) and we show that the resulting
controller is robust to unmodelled dynamics and disturbances, while
state-of-the-art control methods based on nominal models can fail under small
perturbations.
- Abstract（参考訳）: 不安定なロボットシステムのダイナミクスモデルを簡易かつ効率的に推定する手法を提案する。
具体的には、ガウス過程の微分可能性を利用して真の連続力学の状態依存線形化近似を作成する方法を示す。
本手法はシステム同定のためのgaussianプロセスアプローチと互換性があり,少量のトレーニングデータを用いて正確なモデルを学ぶことができる。
本研究では,9-Dセグウェイのような不安定なシステムのシステムダイナミクスを反復的に学習することにより,モデル化されていないダイナミクスや障害に対して,コントローラが堅牢であること,公称モデルに基づく最先端の制御手法が小さな摂動下で失敗すること,などを検証した。
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