論文の概要: Deep Learning for Koopman-based Dynamic Movement Primitives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03328v1
• Date: Wed, 6 Dec 2023 07:33:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-07 15:55:45.594841
• Title: Deep Learning for Koopman-based Dynamic Movement Primitives
• Title（参考訳）: クープマンに基づく動的運動プリミティブの深層学習
• Authors: Tyler Han and Carl Glen Henshaw
• Abstract要約: 実証から学ぶために,クープマン演算子と動的運動プリミティブの理論を結合して新しいアプローチを提案する。 我々のアプローチは glsadmd と呼ばれ、非線形力学系を線形潜在空間に射影し、解が所望の複素運動を再現する。 我々の結果は、LASAハンドライトデータセット上の拡張動的モード分解に匹敵するが、わずかな文字のトレーニングしか行わない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The challenge of teaching robots to perform dexterous manipulation, dynamic locomotion, or whole--body manipulation from a small number of demonstrations is an important research field that has attracted interest from across the robotics community. In this work, we propose a novel approach by joining the theories of Koopman Operators and Dynamic Movement Primitives to Learning from Demonstration. Our approach, named \gls{admd}, projects nonlinear dynamical systems into linear latent spaces such that a solution reproduces the desired complex motion. Use of an autoencoder in our approach enables generalizability and scalability, while the constraint to a linear system attains interpretability. Our results are comparable to the Extended Dynamic Mode Decomposition on the LASA Handwriting dataset but with training on only a small fractions of the letters.
• Abstract（参考訳）: ロボットに、少数のデモから巧妙な操作、ダイナミックな移動、体全体を操作させることを教えるという課題は、ロボットコミュニティ全体から関心を集めてきた重要な研究分野である。 本研究では,クープマン演算子と動的運動プリミティブの理論をデモから学ぶことによって,新しいアプローチを提案する。 このアプローチは \gls{admd} と呼ばれ、非線形力学系を線形潜在空間に投影し、解が所望の複素運動を再現する。 提案手法では,線形システムに対する制約が解釈可能であるのに対して,オートエンコーダは一般化性と拡張性を実現する。 その結果,lasaハンドライティングデータセットにおける拡張動的モード分解に匹敵するものの,文字のごく一部しかトレーニングしていない。

関連論文リスト

• Modulating Reservoir Dynamics via Reinforcement Learning for Efficient Robot Skill Synthesis [0.0]
  貯水池と呼ばれるランダムなリカレントニューラルネットワークは、コンテキスト入力で条件付けられたロボットの動きを学習するために使用することができる。 本稿では,新しいRCベースのLearning from Demonstration(LfD)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-17T07:25:54Z)
• Learning Generalizable Human Motion Generator with Reinforcement Learning [95.62084727984808]
  テキスト駆動型ヒューマンモーション生成は、コンピュータ支援コンテンツ作成において重要なタスクの1つである。 既存の方法は訓練データ中の特定の動作表現に過度に適合することが多く、一般化する能力を妨げている。 一般化可能なヒューマンモーション生成のための強化学習において,パスとエラーのパラダイムを取り入れた textbfInstructMotion を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T13:29:12Z)
• Leveraging Sequentiality in Reinforcement Learning from a Single Demonstration [68.94506047556412]
  本稿では,複雑なロボットタスクの制御ポリシーを1つの実演で学習するために,シーケンシャルなバイアスを活用することを提案する。 本研究は, ヒューマノイド移動やスタンドアップなど, 模擬課題のいくつかを, 前例のないサンプル効率で解くことができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-09T10:28:40Z)
• Learning Riemannian Stable Dynamical Systems via Diffeomorphisms [0.23204178451683263]
  有害で自律的なロボットは、精巧な動的動作を巧みに実行できなければならない。 学習技術は、このようなダイナミックスキルのモデルを構築するために利用することができる。 これを実現するために、学習モデルは、所望の運動力学に類似した安定したベクトル場を符号化する必要がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-06T16:28:45Z)
• MILD: Multimodal Interactive Latent Dynamics for Learning Human-Robot Interaction [34.978017200500005]
  我々は,HRI(Human-Robot Interactions)の問題に対処するために,MILD(Multimodal Interactive Latent Dynamics)を提案する。 変分オートエンコーダ(VAE)の潜時空間における相互作用エージェントの結合分布をモデル化するために,Hidden Semi-Markov Models (HSMMs) を用いて実演から相互作用ダイナミクスを学習する。 MILDは、観察されたエージェント(人間の)軌道に条件付けされたときに、制御されたエージェント(ロボット)に対してより正確な軌道を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-22T11:25:11Z)
• Gradient-Based Trajectory Optimization With Learned Dynamics [80.41791191022139]
  データからシステムの微分可能なダイナミクスモデルを学習するために、機械学習技術を使用します。 ニューラルネットワークは、大規模な時間的地平線に対して、非常に非線形な振る舞いを正確にモデル化できることが示される。 ハードウェア実験において、学習したモデルがSpotとRadio- controlled (RC)の両方の複雑な力学を表現できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-09T22:07:34Z)
• An Adaptable Approach to Learn Realistic Legged Locomotion without Examples [38.81854337592694]
  本研究は,バネ装荷逆振り子モデルを用いて学習プロセスを導くことで,移動における現実性を保証するための汎用的アプローチを提案する。 モデルのない設定であっても、2足歩行ロボットと4足歩行ロボットに対して、学習したポリシーが現実的でエネルギー効率のよい移動歩行を生成できることを示す実験結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-28T10:14:47Z)
• DiffSRL: Learning Dynamic-aware State Representation for Deformable Object Control with Differentiable Simulator [26.280021036447213]
  ダイナミックス関連情報をキャプチャできる潜在空間は、モデルフリー強化学習の加速のような分野に広く応用されている。 微分可能シミュレーションを利用した動的状態表現学習パイプラインDiffSRLを提案する。 本モデルでは,長期的ダイナミクスと報奨予測の両面で優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-24T04:53:58Z)
• Learning to Shift Attention for Motion Generation [55.61994201686024]
  ロボット学習を用いた動作生成の課題の1つは、人間のデモが1つのタスククエリに対して複数のモードを持つ分布に従うことである。 以前のアプローチでは、すべてのモードをキャプチャできなかったり、デモの平均モードを取得できないため、無効なトラジェクトリを生成する傾向があった。 この問題を克服する外挿能力を有するモーション生成モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-24T09:07:52Z)
• Neural Dynamic Policies for End-to-End Sensorimotor Learning [51.24542903398335]
  感覚運動制御における現在の主流パラダイムは、模倣であれ強化学習であれ、生の行動空間で政策を直接訓練することである。 軌道分布空間の予測を行うニューラル・ダイナミック・ポリシー(NDP)を提案する。 NDPは、いくつかのロボット制御タスクにおいて、効率と性能の両面で、これまでの最先端よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-04T18:59:32Z)
• Deep Imitation Learning for Bimanual Robotic Manipulation [70.56142804957187]
  本稿では,ロボットによるバイマニュアル操作のための深層模倣学習フレームワークを提案する。 中心となる課題は、操作スキルを異なる場所にあるオブジェクトに一般化することである。 i)マルチモーダルダイナミクスを要素運動プリミティブに分解し、(ii)リカレントグラフニューラルネットワークを用いて各プリミティブをパラメータ化して相互作用を捕捉し、(iii)プリミティブを逐次的に構成する高レベルプランナと、プリミティブダイナミクスと逆運動学制御を組み合わせた低レベルコントローラを統合することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-11T01:40:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。