論文の概要: Diffusion Predictive Control with Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09342v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 15:10:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:30:35.357831
• Title: Diffusion Predictive Control with Constraints
• Title（参考訳）: 制約付き拡散予測制御
• Authors: Ralf Römer, Alexander von Rohr, Angela P. Schoellig,
• Abstract要約: 制約付き拡散予測制御(DPCC) トレーニングデータから逸脱可能な、明示的な状態と行動制約を持つ拡散制御アルゴリズム。 DPCCは,学習した制御タスクの性能を維持しつつ,新しいテスト時間制約を満たす上で,既存の手法よりも優れるロボットマニピュレータのシミュレーションを通して示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.91057765703533
• License:
• Abstract: Diffusion models have recently gained popularity for policy learning in robotics due to their ability to capture high-dimensional and multimodal distributions. However, diffusion policies are inherently stochastic and typically trained offline, limiting their ability to handle unseen and dynamic conditions where novel constraints not represented in the training data must be satisfied. To overcome this limitation, we propose diffusion predictive control with constraints (DPCC), an algorithm for diffusion-based control with explicit state and action constraints that can deviate from those in the training data. DPCC uses constraint tightening and incorporates model-based projections into the denoising process of a trained trajectory diffusion model. This allows us to generate constraint-satisfying, dynamically feasible, and goal-reaching trajectories for predictive control. We show through simulations of a robot manipulator that DPCC outperforms existing methods in satisfying novel test-time constraints while maintaining performance on the learned control task.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは最近、高次元およびマルチモーダル分布を捉える能力により、ロボット工学におけるポリシー学習で人気を博している。 しかし、拡散ポリシーは本質的に確率的であり、通常オフラインで訓練されるため、トレーニングデータに表現されない新しい制約を満たさなければならない、目に見えない、ダイナミックな条件に対処する能力を制限する。 この制限を克服するために,制約付き拡散予測制御(DPCC)を提案する。 DPCCは制約強化を使用し、訓練された軌道拡散モデルの認知過程にモデルベースの投影を組み込む。 これにより,制約を満たす,動的に実現可能な,予測制御のための目標到達軌道を生成することができる。 DPCCは,学習した制御タスクの性能を維持しつつ,新しいテスト時間制約を満たすため,既存の手法よりも優れるロボットマニピュレータのシミュレーションを通して示す。

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