論文の概要: Adaptive Asynchronous Control Using Meta-learned Neural Ordinary Differential Equations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12062v5
• Date: Mon, 23 Oct 2023 10:02:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 14:55:52.188479
• Title: Adaptive Asynchronous Control Using Meta-learned Neural Ordinary Differential Equations
• Title（参考訳）: メタ学習型ニューラルディファレンシャル方程式を用いた適応的非同期制御
• Authors: Achkan Salehi, Steffen R\"uhl, Stephane Doncieux
• Abstract要約: 実世界のロボティクスシステムは、モデルに基づく強化学習と制御の適用性を制限する課題をしばしば提示する。 本稿では,メタラーニング適応力学モデルを用いて連続時間予測と制御を行うことによって,これらの困難を克服する一般的なフレームワークを提案する。 本研究では,2つの異なるロボットシミュレーションと実産業ロボットの評価を行った。
• 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: Model-based Reinforcement Learning and Control have demonstrated great potential in various sequential decision making problem domains, including in robotics settings. However, real-world robotics systems often present challenges that limit the applicability of those methods. In particular, we note two problems that jointly happen in many industrial systems: 1) Irregular/asynchronous observations and actions and 2) Dramatic changes in environment dynamics from an episode to another (e.g. varying payload inertial properties). We propose a general framework that overcomes those difficulties by meta-learning adaptive dynamics models for continuous-time prediction and control. The proposed approach is task-agnostic and can be adapted to new tasks in a straight-forward manner. We present evaluations in two different robot simulations and on a real industrial robot.
• Abstract（参考訳）: モデルに基づく強化学習と制御は、ロボット工学を含む様々な意思決定問題領域において大きな可能性を示している。 しかし、現実世界のロボットシステムは、その方法の適用性を制限する課題をしばしば提示する。 特に、多くの産業システムで共同で発生する2つの問題に留意する。 1)不規則/非同期観測と行動 2) あるエピソードから別のエピソード(例えば、様々なペイロード慣性特性)への環境ダイナミクスの劇的な変化。 本稿では,連続時間予測と制御のためのメタラーニング適応ダイナミクスモデルを用いて,それらの困難を克服する汎用フレームワークを提案する。 提案手法はタスク非依存であり, 直進的に新しいタスクに適応できる。 2つの異なるロボットシミュレーションと実際の産業用ロボットの評価を行った。

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