論文の概要: Real-to-Sim: Predicting Residual Errors of Robotic Systems with Sparse Data using a Learning-based Unscented Kalman Filter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03210v3
• Date: Mon, 8 May 2023 02:40:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-10 00:24:31.756382
• Title: Real-to-Sim: Predicting Residual Errors of Robotic Systems with Sparse Data using a Learning-based Unscented Kalman Filter
• Title（参考訳）: リアル・ツー・シム:学習型無意味カルマンフィルタを用いたスパースデータを用いたロボットシステムの残差予測
• Authors: Alexander Schperberg, Yusuke Tanaka, Feng Xu, Marcel Menner, Dennis Hong
• Abstract要約: 我々は,動的・シミュレータモデルと実ロボット間の残差を学習する。 学習した残差誤差により、動的モデル、シミュレーション、および実際のハードウェア間の現実的ギャップをさらに埋めることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.93205328894608
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Achieving highly accurate dynamic or simulator models that are close to the real robot can facilitate model-based controls (e.g., model predictive control or linear-quadradic regulators), model-based trajectory planning (e.g., trajectory optimization), and decrease the amount of learning time necessary for reinforcement learning methods. Thus, the objective of this work is to learn the residual errors between a dynamic and/or simulator model and the real robot. This is achieved using a neural network, where the parameters of a neural network are updated through an Unscented Kalman Filter (UKF) formulation. Using this method, we model these residual errors with only small amounts of data -- a necessity as we improve the simulator/dynamic model by learning directly from real-world operation. We demonstrate our method on robotic hardware (e.g., manipulator arm, and a wheeled robot), and show that with the learned residual errors, we can further close the reality gap between dynamic models, simulations, and actual hardware.
• Abstract（参考訳）: 実ロボットに近い高精度な動的あるいはシミュレータモデルを実現することで、モデルベースの制御(例えば、モデル予測制御や線形量子レギュレータ)、モデルベースの軌道計画(例えば軌道最適化)、強化学習法に必要な学習時間を削減することができる。 そこで本研究の目的は,動的および/またはシミュレータモデルと実ロボットとの残差を学習することである。 これはニューラルネットワークを使用して実現され、ニューラルネットワークのパラメータはUnscented Kalman Filter(UKF)の定式化によって更新される。 この手法を用いて,実際の操作から直接学習することにより,シミュレーションや動的モデルを改善するために必要となる,少ないデータ量で残差エラーをモデル化する。 ロボットハードウェア(マニピュレータアームや車輪付きロボットなど)における本手法を実証し、学習した残差誤差により、動的モデルとシミュレーションと実際のハードウェアとの現実のギャップをさらに縮めることができることを示す。

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