論文の概要: Dynamics Harmonic Analysis of Robotic Systems: Application in Data-Driven Koopman Modelling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07457v2
• Date: Mon, 27 May 2024 10:58:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 08:25:16.996715
• Title: Dynamics Harmonic Analysis of Robotic Systems: Application in Data-Driven Koopman Modelling
• Title（参考訳）: ロボットシステムのダイナミクス調和解析:データ駆動クープマンモデリングへの応用
• Authors: Daniel Ordoñez-Apraez, Vladimir Kostic, Giulio Turrisi, Pietro Novelli, Carlos Mastalli, Claudio Semini, Massimiliano Pontil,
• Abstract要約: 我々は,対称ロボットシステムの状態空間を異型部分空間に分解するために調和解析を導入する。 線形力学では、この分解が各部分空間上の独立線型系への力学の分割にどのように繋がるかを特徴づける。 本アーキテクチャは, 合成システムと四足歩行ロボットの運動力学に基づいて, 一般化, サンプル効率, 解釈可能性の向上を図っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.738444847113232
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce the use of harmonic analysis to decompose the state space of symmetric robotic systems into orthogonal isotypic subspaces. These are lower-dimensional spaces that capture distinct, symmetric, and synergistic motions. For linear dynamics, we characterize how this decomposition leads to a subdivision of the dynamics into independent linear systems on each subspace, a property we term dynamics harmonic analysis (DHA). To exploit this property, we use Koopman operator theory to propose an equivariant deep-learning architecture that leverages the properties of DHA to learn a global linear model of the system dynamics. Our architecture, validated on synthetic systems and the dynamics of locomotion of a quadrupedal robot, exhibits enhanced generalization, sample efficiency, and interpretability, with fewer trainable parameters and computational costs.
• Abstract（参考訳）: 対称ロボットシステムの状態空間を直交同型部分空間に分解するために調和解析を導入する。 これらは、差分、対称、および相乗運動を捉える低次元空間である。 線形力学では、この分解が各部分空間上の独立線型系への力学の分割にどのように寄与するかを特徴付け、力学調和解析(DHA)と呼ぶ。 この特性を利用するために、システム力学の大域的線形モデルを学ぶために、DHAの特性を利用する同変ディープラーニングアーキテクチャを提案する。 本アーキテクチャは, 四足歩行ロボットの運動力学と合成システムで検証し, より高度な一般化, サンプル効率, 解釈可能性を示し, トレーニング可能なパラメータや計算コストを少なくする。

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