論文の概要: Neural Internal Model Control: Learning a Robust Control Policy via Predictive Error Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13079v1
• Date: Wed, 20 Nov 2024 07:07:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:10:08.400833
• Title: Neural Internal Model Control: Learning a Robust Control Policy via Predictive Error Feedback
• Title（参考訳）: ニューラル内部モデル制御:予測誤差フィードバックによるロバスト制御ポリシーの学習
• Authors: Feng Gao, Chao Yu, Yu Wang, Yi Wu,
• Abstract要約: 本稿では,モデルベース制御とRLベース制御を統合し,ロバスト性を高めるニューラル内部モデル制御を提案する。 我々のフレームワークは、剛体力学にニュートン・オイラー方程式を適用することで予測モデルを合理化し、複雑な高次元非線形性を捉える必要がなくなる。 本研究では,四足歩行ロボットと四足歩行ロボットにおけるフレームワークの有効性を実証し,最先端の手法と比較して優れた性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.46487826869775
• License:
• Abstract: Accurate motion control in the face of disturbances within complex environments remains a major challenge in robotics. Classical model-based approaches often struggle with nonlinearities and unstructured disturbances, while RL-based methods can be fragile when encountering unseen scenarios. In this paper, we propose a novel framework, Neural Internal Model Control, which integrates model-based control with RL-based control to enhance robustness. Our framework streamlines the predictive model by applying Newton-Euler equations for rigid-body dynamics, eliminating the need to capture complex high-dimensional nonlinearities. This internal model combines model-free RL algorithms with predictive error feedback. Such a design enables a closed-loop control structure to enhance the robustness and generalizability of the control system. We demonstrate the effectiveness of our framework on both quadrotors and quadrupedal robots, achieving superior performance compared to state-of-the-art methods. Furthermore, real-world deployment on a quadrotor with rope-suspended payloads highlights the framework's robustness in sim-to-real transfer. Our code is released at https://github.com/thu-uav/NeuralIMC.
• Abstract（参考訳）: 複雑な環境における乱れに直面した正確な動き制御は、ロボット工学における大きな課題である。 古典的なモデルに基づくアプローチは、しばしば非線形性や非構造的障害に苦しむが、RLベースの手法は、目に見えないシナリオに遭遇する際に脆弱である。 本稿では,モデルベース制御とRLベース制御を統合し,ロバスト性を高めるニューラル内部モデル制御という新しいフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、剛体力学にニュートン・オイラー方程式を適用することで予測モデルを合理化し、複雑な高次元非線形性を捉える必要がなくなる。 この内部モデルは、モデルのないRLアルゴリズムと予測エラーフィードバックを組み合わせる。 このような設計により、閉ループ制御構造は制御システムの堅牢性と一般化性を高めることができる。 本研究では,四足歩行ロボットと四足歩行ロボットにおけるフレームワークの有効性を実証し,最先端の手法と比較して優れた性能を実現する。 さらに、ロープサスペントされたペイロードを持つクアロータ上の実世界のデプロイは、sim-to-real転送におけるフレームワークの堅牢性を強調している。 私たちのコードはhttps://github.com/thu-uav/NeuralIMC.comでリリースされています。

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