論文の概要: Adaptive Model Learning of Neural Networks with UUB Stability for Robot Dynamic Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15055v1
• Date: Wed, 26 Oct 2022 21:38:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 14:12:40.730117
• Title: Adaptive Model Learning of Neural Networks with UUB Stability for Robot Dynamic Estimation
• Title（参考訳）: ロボット動特性推定のためのUUB安定化ニューラルネットワークの適応モデル学習
• Authors: Pedram Agand, Mahdi Aliyari Shoorehdeli
• Abstract要約: 本稿では、モデル参照適応パラダイムから刺激を受けるニューラルネットワークを駆動するための安定な更新規則を提案する。 3DOF Phantom Omni Haptic デバイスを用いた実験により,提案手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7734726150561086
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Since batch algorithms suffer from lack of proficiency in confronting model mismatches and disturbances, this contribution proposes an adaptive scheme based on continuous Lyapunov function for online robot dynamic identification. This paper suggests stable updating rules to drive neural networks inspiring from model reference adaptive paradigm. Network structure consists of three parallel self-driving neural networks which aim to estimate robot dynamic terms individually. Lyapunov candidate is selected to construct energy surface for a convex optimization framework. Learning rules are driven directly from Lyapunov functions to make the derivative negative. Finally, experimental results on 3-DOF Phantom Omni Haptic device demonstrate efficiency of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: バッチアルゴリズムは、モデルミスマッチや乱れに直面する能力の欠如に悩まされているため、オンラインロボットの動的識別のための連続リアプノフ関数に基づく適応型スキームを提案する。 本稿では,モデル参照適応パラダイムからニューラルネットワークを誘導するための安定な更新規則を提案する。 ネットワーク構造は,ロボットの動的項を個別に推定することを目的とした3つの並列自律ニューラルネットワークから構成される。 リアプノフ候補は凸最適化フレームワークのエネルギー面を構築するために選択される。 学習規則はリアプノフ関数から直接駆動され、微分を負にする。 最後に, 3DOF Phantom Omni Haptic デバイスによる実験結果から提案手法の有効性が示された。

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