論文の概要: Cross-domain Transfer Learning and State Inference for Soft Robots via a Semi-supervised Sequential Variational Bayes Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01693v4
• Date: Sat, 09 Nov 2024 12:13:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:03:36.025219
• Title: Cross-domain Transfer Learning and State Inference for Soft Robots via a Semi-supervised Sequential Variational Bayes Framework
• Title（参考訳）: 半教師付き逐次変分ベイズフレームワークによるソフトロボットのクロスドメイン移動学習と状態推定
• Authors: Shageenderan Sapai, Junn Yong Loo, Ze Yang Ding, Chee Pin Tan, Raphael CW Phan, Vishnu Monn Baskaran, Surya Girinatha Nurzaman,
• Abstract要約: 状態ラベルが欠落したソフトロボットの移動学習と状態推論のための半教師付き逐次変分ベイズ(DSVB)フレームワークを提案する。 既存の移動学習手法とは異なり,提案するDSVBは,ソフトロボットデータにおける非線形ダイナミクスと時間的コヒーレンスをモデル化するために,リカレントニューラルネットワークを用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.608532769380028
• License:
• Abstract: Recently, data-driven models such as deep neural networks have shown to be promising tools for modelling and state inference in soft robots. However, voluminous amounts of data are necessary for deep models to perform effectively, which requires exhaustive and quality data collection, particularly of state labels. Consequently, obtaining labelled state data for soft robotic systems is challenged for various reasons, including difficulty in the sensorization of soft robots and the inconvenience of collecting data in unstructured environments. To address this challenge, in this paper, we propose a semi-supervised sequential variational Bayes (DSVB) framework for transfer learning and state inference in soft robots with missing state labels on certain robot configurations. Considering that soft robots may exhibit distinct dynamics under different robot configurations, a feature space transfer strategy is also incorporated to promote the adaptation of latent features across multiple configurations. Unlike existing transfer learning approaches, our proposed DSVB employs a recurrent neural network to model the nonlinear dynamics and temporal coherence in soft robot data. The proposed framework is validated on multiple setup configurations of a pneumatic-based soft robot finger. Experimental results on four transfer scenarios demonstrate that DSVB performs effective transfer learning and accurate state inference amidst missing state labels. The data and code are available at https://github.com/shageenderan/DSVB.
• Abstract（参考訳）: 近年、深層ニューラルネットワークのようなデータ駆動型モデルは、ソフトロボットのモデリングと状態推論のための有望なツールであることが示されている。 しかし、ディープモデルが効果的に動作するためには膨大な量のデータが必要であるため、特に状態ラベルの抜本的で高品質なデータ収集が必要である。 その結果、ソフトロボットシステムのラベル付き状態データを得るには、ソフトロボットのセンサ化の難しさや、非構造環境におけるデータの収集の不便さなど、様々な理由から課題が生じる。 この課題に対処するために,本論文では,特定のロボット構成に状態ラベルが欠けているソフトロボットにおいて,伝達学習と状態推論を行うための半教師付き逐次変分ベイズ(DSVB)フレームワークを提案する。 ソフトロボットは、異なるロボット構成下で異なるダイナミクスを示す可能性があることを考えると、複数の構成にまたがる潜在特徴の適応を促進するために、特徴空間移動戦略も組み込まれている。 既存の移動学習手法とは異なり,提案するDSVBは,ソフトロボットデータにおける非線形ダイナミクスと時間的コヒーレンスをモデル化するために,リカレントニューラルネットワークを用いる。 提案手法は,空気圧式ソフトロボット指の複数の設定設定に対して検証される。 4つの転送シナリオに関する実験結果から, DSVBは, 状態ラベルの欠落の中で, 効率的な転送学習と正確な状態推定を行うことを示した。 データとコードはhttps://github.com/shageenderan/DSVB.comで入手できる。

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