論文の概要: Multiscale Sensor Fusion and Continuous Control with Neural CDEs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.08715v1
- Date: Wed, 16 Mar 2022 16:06:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-17 14:13:11.786463
- Title: Multiscale Sensor Fusion and Continuous Control with Neural CDEs
- Title（参考訳）: ニューラルcdesを用いたマルチスケールセンサ融合と連続制御
- Authors: Sumeet Singh, Francis McCann Ramirez, Jacob Varley, Andy Zeng, Vikas
Sindhwani
- Abstract要約: InFuserは,ニューラル制御方程式差分(CDE)を用いて連続的な時間政治を訓練する統一アーキテクチャである。
InFuserは、(In)tegratingと(Fus)ing multi-sensory Observationによって、時間とともに単一の潜伏状態表現を進化させる。
実験では、InFuserは動的タスクの堅牢なポリシーを学ぶ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.67182664077201
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Though robot learning is often formulated in terms of discrete-time Markov
decision processes (MDPs), physical robots require near-continuous multiscale
feedback control. Machines operate on multiple asynchronous sensing modalities,
each with different frequencies, e.g., video frames at 30Hz, proprioceptive
state at 100Hz, force-torque data at 500Hz, etc. While the classic approach is
to batch observations into fixed-time windows then pass them through
feed-forward encoders (e.g., with deep networks), we show that there exists a
more elegant approach -- one that treats policy learning as modeling latent
state dynamics in continuous-time. Specifically, we present 'InFuser', a
unified architecture that trains continuous time-policies with Neural
Controlled Differential Equations (CDEs). InFuser evolves a single latent state
representation over time by (In)tegrating and (Fus)ing multi-sensory
observations (arriving at different frequencies), and inferring actions in
continuous-time. This enables policies that can react to multi-frequency multi
sensory feedback for truly end-to-end visuomotor control, without discrete-time
assumptions. Behavior cloning experiments demonstrate that InFuser learns
robust policies for dynamic tasks (e.g., swinging a ball into a cup) notably
outperforming several baselines in settings where observations from one sensing
modality can arrive at much sparser intervals than others.
- Abstract（参考訳）: ロボット学習は離散時間マルコフ決定過程(MDP)の用語で定式化されることが多いが、物理的ロボットは、ほぼ連続したマルチスケールフィードバック制御を必要とする。
マシンは、例えば30Hzの動画フレーム、100Hzの固有受容状態、500Hzのフォーストルクデータなど、異なる周波数の複数の非同期センシングモードで動作する。
古典的なアプローチは、固定時間ウィンドウに観察をバッチし、フィードフォワードエンコーダ(例えばディープネットワーク)に渡すことであるが、よりエレガントなアプローチが存在することを示している。
具体的には、ニューラル制御微分方程式(CDE)を用いて連続的な時間政治を訓練する統一アーキテクチャ「InFuser」を提案する。
InFuser は (In) tegrating と (Fus)ing multi-sensory observed (Ariving at different frequency), and inferring action in continuous-time によって、時間とともに単一の潜在状態表現を進化させる。
これにより、離散時間仮定なしでマルチ周波数マルチセンサフィードバックに反応し、真のエンドツーエンドのビズモータ制御を可能にする。
行動クローニング実験は、InFuserが動的タスク(例えば、カップにボールを振りかけるなど)のロバストなポリシーを学習していることを示し、特に、ある知覚的モダリティからの観察が他のものよりもはるかに狭い間隔で到達できるような設定において、いくつかのベースラインを上回っている。
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