論文の概要: Learning-based adaption of robotic friction models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16688v1
• Date: Wed, 25 Oct 2023 14:50:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 14:13:51.035271
• Title: Learning-based adaption of robotic friction models
• Title（参考訳）: ロボット摩擦モデルの学習に基づく適応
• Authors: Philipp Scholl, Maged Iskandar, Sebastian Wolf, Jinoh Lee, Aras Bacho, Alexander Dietrich, Alin Albu-Sch\"affer and Gitta Kutyniok
• Abstract要約: 我々は、可能な限り少ないデータを用いて、既存の摩擦モデルを新しいダイナミクスに適用するための新しいアプローチを導入する。 提案する推定器は,従来のモデルベースアプローチとベースニューラルネットワークを著しく上回る性能を示した。 本手法はトレーニング中に外部負荷を伴うデータに依存しないため,外部トルクセンサは不要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.453527255659296
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In the Fourth Industrial Revolution, wherein artificial intelligence and the automation of machines occupy a central role, the deployment of robots is indispensable. However, the manufacturing process using robots, especially in collaboration with humans, is highly intricate. In particular, modeling the friction torque in robotic joints is a longstanding problem due to the lack of a good mathematical description. This motivates the usage of data-driven methods in recent works. However, model-based and data-driven models often exhibit limitations in their ability to generalize beyond the specific dynamics they were trained on, as we demonstrate in this paper. To address this challenge, we introduce a novel approach based on residual learning, which aims to adapt an existing friction model to new dynamics using as little data as possible. We validate our approach by training a base neural network on a symmetric friction data set to learn an accurate relation between the velocity and the friction torque. Subsequently, to adapt to more complex asymmetric settings, we train a second network on a small dataset, focusing on predicting the residual of the initial network's output. By combining the output of both networks in a suitable manner, our proposed estimator outperforms the conventional model-based approach and the base neural network significantly. Furthermore, we evaluate our method on trajectories involving external loads and still observe a substantial improvement, approximately 60-70\%, over the conventional approach. Our method does not rely on data with external load during training, eliminating the need for external torque sensors. This demonstrates the generalization capability of our approach, even with a small amount of data-only 43 seconds of a robot movement-enabling adaptation to diverse scenarios based on prior knowledge about friction in different settings.
• Abstract（参考訳）: 人工知能と機械の自動化が中心的な役割を果たす第四次産業革命では、ロボットの展開が不可欠である。 しかし、ロボット、特に人間とのコラボレーションによる製造プロセスは非常に複雑である。 特に、ロボット関節の摩擦トルクのモデル化は、優れた数学的記述が欠如しているため、長年の課題である。 これは最近の研究でデータ駆動メソッドの使用を動機付けている。 しかし、モデルに基づくモデルとデータ駆動モデルはしばしば、訓練された特定のダイナミクスを超えて一般化する能力の限界を示す。 この課題に対処するために,既存の摩擦モデルを可能な限り少ないデータで新しいダイナミクスに適応することを目的とした,残差学習に基づく新しいアプローチを提案する。 我々は, ベースニューラルネットワークを対称摩擦データセット上でトレーニングし, 速度と摩擦トルクの正確な関係を学習することによって, アプローチを検証する。 その後、より複雑な非対称な設定に適応するために、小さなデータセット上で第2のネットワークをトレーニングし、初期ネットワークの出力の残量を予測することに焦点を当てます。 両ネットワークの出力を適切な方法で組み合わせることで,提案する推定器は,従来のモデルベースアプローチとベースニューラルネットワークよりも大幅に優れる。 さらに, 外部負荷を含む軌道について評価し, 従来手法に比べて約60～70倍の大幅な改善がみられた。 本手法はトレーニング中に外部負荷を伴うデータに依存しないため,外部トルクセンサの必要がなくなる。 これは,摩擦に関する事前知識に基づく多様なシナリオへのロボット移動の43秒のごくわずかなデータのみの適応であっても,このアプローチの一般化能力を示す。

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