論文の概要: Meta-Control: Automatic Model-based Control Synthesis for Heterogeneous Robot Skills

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11380v2
• Date: Fri, 7 Jun 2024 15:22:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-10 19:08:28.932363
• Title: Meta-Control: Automatic Model-based Control Synthesis for Heterogeneous Robot Skills
• Title（参考訳）: メタ制御:異種ロボットスキルのためのモデルベース自動制御合成
• Authors: Tianhao Wei, Liqian Ma, Rui Chen, Weiye Zhao, Changliu Liu,
• Abstract要約: 本稿では,特定のタスクに合わせて,カスタマイズされた状態表現と制御戦略を作成するメタコントロルを提案する。 私たちの中核的な洞察は、人間の専門家が制御システムの設計に使用する思考プロセスを自動化するために、メタ制御システムを構築することができるということです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.43221469116584
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The requirements for real-world manipulation tasks are diverse and often conflicting; some tasks require precise motion while others require force compliance; some tasks require avoidance of certain regions, while others require convergence to certain states. Satisfying these varied requirements with a fixed state-action representation and control strategy is challenging, impeding the development of a universal robotic foundation model. In this work, we propose Meta-Control, the first LLM-enabled automatic control synthesis approach that creates customized state representations and control strategies tailored to specific tasks. Our core insight is that a meta-control system can be built to automate the thought process that human experts use to design control systems. Specifically, human experts heavily use a model-based, hierarchical (from abstract to concrete) thought model, then compose various dynamic models and controllers together to form a control system. Meta-Control mimics the thought model and harnesses LLM's extensive control knowledge with Socrates' "art of midwifery" to automate the thought process. Meta-Control stands out for its fully model-based nature, allowing rigorous analysis, generalizability, robustness, efficient parameter tuning, and reliable real-time execution.
• Abstract（参考訳）: 現実の操作タスクの要件は多様であり、しばしば矛盾する; あるタスクは正確な動きを必要とするが、あるタスクは力の遵守を必要とする; あるタスクは特定の領域の回避を必要とする; 他のタスクは特定の状態への収束を必要とする。 これらの要件を固定された状態行動表現と制御戦略で満足させることは、普遍的なロボット基盤モデルの開発を妨げる。 そこで本研究では,特定のタスクに合わせて,カスタマイズされた状態表現と制御戦略を作成する,最初のLCM対応自動制御合成手法であるMeta-Controlを提案する。 私たちの中核的な洞察は、人間の専門家が制御システムの設計に使用する思考プロセスを自動化するために、メタ制御システムを構築することができるということです。 具体的には、人間の専門家はモデルベースで階層的な思考モデル(抽象的から具体的まで)を多用し、様々な動的モデルとコントローラを一緒に構成して制御システムを形成する。 Meta-Controlは思考モデルを模倣し、LLMの広範な制御知識をソクラテスの「助産学の芸術」で活用して思考プロセスを自動化する。 Meta-Controlは、厳密な分析、一般化可能性、堅牢性、効率的なパラメータチューニング、信頼性の高いリアルタイム実行を可能にする。

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