論文の概要: Training Structured Mechanical Models by Minimizing Discrete
Euler-Lagrange Residual
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01811v1
- Date: Wed, 5 May 2021 00:44:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-06 22:04:36.381498
- Title: Training Structured Mechanical Models by Minimizing Discrete
Euler-Lagrange Residual
- Title(参考訳): 離散euler-lagrange残差最小化による構造的力学モデルの訓練
- Authors: Kunal Menda, Jayesh K. Gupta, Zachary Manchester and Mykel J.
Kochenderfer
- Abstract要約: structured mechanical models (smms) は、機械システムのデータ効率の良いブラックボックスパラメータ化である。
離散オイラーラグランジュ残差を最小化することにより,SMMをデータに適用する手法を提案する。
実験の結果,従来のSMMの適合方式よりも精度の高いモデルが得られた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 36.52097893036073
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Model-based paradigms for decision-making and control are becoming ubiquitous
in robotics. They rely on the ability to efficiently learn a model of the
system from data. Structured Mechanical Models (SMMs) are a data-efficient
black-box parameterization of mechanical systems, typically fit to data by
minimizing the error between predicted and observed accelerations or next
states. In this work, we propose a methodology for fitting SMMs to data by
minimizing the discrete Euler-Lagrange residual. To study our methodology, we
fit models to joint-angle time-series from undamped and damped
double-pendulums, studying the quality of learned models fit to data with and
without observation noise. Experiments show that our methodology learns models
that are better in accuracy to those of the conventional schemes for fitting
SMMs. We identify use cases in which our method is a more appropriate
methodology. Source code for reproducing the experiments is available at
https://github.com/sisl/delsmm.
- Abstract(参考訳): 意思決定と制御のためのモデルベースのパラダイムは、ロボット工学においてユビキタスになりつつある。
彼らはデータからシステムのモデルを効率的に学習する能力に頼っている。
構造化力学モデル (Structured Mechanical Models, SMM) は、予測された加速度と観測された加速度の誤差を最小化し、データに適合する機械系のデータ効率のブラックボックスパラメータ化である。
本研究では,離散オイラー・ラグランジュ残差を最小化することにより,SMMをデータに適合させる手法を提案する。
提案手法では,無音と減衰した二重振り子による連角時系列にモデルを適用し,観測ノイズを伴うデータに適合する学習モデルの品質について検討した。
実験の結果,従来のSMMの適合方式よりも精度の高いモデルが得られた。
提案手法がより適切な方法論であるユースケースを特定する。
実験を再現するためのソースコードはhttps://github.com/sisl/delsmmで入手できる。
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