論文の概要: Bridging the Sim-to-Real Gap with Bayesian Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16644v2
• Date: Sun, 1 Sep 2024 09:57:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-04 19:02:17.324747
• Title: Bridging the Sim-to-Real Gap with Bayesian Inference
• Title（参考訳）: ベイジアン推論によるSim-to-Realギャップのブリッジ
• Authors: Jonas Rothfuss, Bhavya Sukhija, Lenart Treven, Florian Dörfler, Stelian Coros, Andreas Krause,
• Abstract要約: データからロボットダイナミクスを学習するためのSIM-FSVGDを提案する。 我々は、ニューラルネットワークモデルのトレーニングを規則化するために、低忠実度物理プリエンスを使用します。 高性能RCレースカーシステムにおけるSIM-to-realギャップのブリッジ化におけるSIM-FSVGDの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.61496586090384
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present SIM-FSVGD for learning robot dynamics from data. As opposed to traditional methods, SIM-FSVGD leverages low-fidelity physical priors, e.g., in the form of simulators, to regularize the training of neural network models. While learning accurate dynamics already in the low data regime, SIM-FSVGD scales and excels also when more data is available. We empirically show that learning with implicit physical priors results in accurate mean model estimation as well as precise uncertainty quantification. We demonstrate the effectiveness of SIM-FSVGD in bridging the sim-to-real gap on a high-performance RC racecar system. Using model-based RL, we demonstrate a highly dynamic parking maneuver with drifting, using less than half the data compared to the state of the art.
• Abstract（参考訳）: データからロボットダイナミクスを学習するためのSIM-FSVGDを提案する。 従来の手法とは対照的に、SIM-FSVGDは、シミュレーターの形で低忠実度物理先行性、例えば、ニューラルネットワークモデルのトレーニングを規則化する。 SIM-FSVGDは、既に低いデータ状態にある正確なダイナミクスを学習する一方で、より多くのデータが利用可能になった時にスケールし、拡張する。 暗黙の物理的前提による学習が正確な平均モデル推定と正確な不確実性定量化をもたらすことを実証的に示す。 高性能RCレースカーシステムにおけるSIM-to-realギャップのブリッジ化におけるSIM-FSVGDの有効性を実証する。 モデルベースRLを用いて、ドリフトを伴う非常にダイナミックな駐車操作を実演する。

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