論文の概要: Robotic World Model: A Neural Network Simulator for Robust Policy Optimization in Robotics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10100v3
• Date: Thu, 24 Apr 2025 05:33:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-25 11:50:01.809133
• Title: Robotic World Model: A Neural Network Simulator for Robust Policy Optimization in Robotics
• Title（参考訳）: ロボットワールドモデル:ロボットのロバストポリシー最適化のためのニューラルネットワークシミュレータ
• Authors: Chenhao Li, Andreas Krause, Marco Hutter,
• Abstract要約: この研究は、長期水平予測、エラー蓄積、およびsim-to-real転送の課題に対処することで、モデルに基づく強化学習を前進させる。 スケーラブルでロバストなフレームワークを提供することで、現実のアプリケーションにおいて適応的で効率的なロボットシステムを実現することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.191655141020505
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning robust and generalizable world models is crucial for enabling efficient and scalable robotic control in real-world environments. In this work, we introduce a novel framework for learning world models that accurately capture complex, partially observable, and stochastic dynamics. The proposed method employs a dual-autoregressive mechanism and self-supervised training to achieve reliable long-horizon predictions without relying on domain-specific inductive biases, ensuring adaptability across diverse robotic tasks. We further propose a policy optimization framework that leverages world models for efficient training in imagined environments and seamless deployment in real-world systems. This work advances model-based reinforcement learning by addressing the challenges of long-horizon prediction, error accumulation, and sim-to-real transfer. By providing a scalable and robust framework, the introduced methods pave the way for adaptive and efficient robotic systems in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 堅牢で一般化可能な世界モデルを学ぶことは、現実の環境で効率的でスケーラブルなロボット制御を可能にするために不可欠である。 本研究では,複雑な,部分的に観察可能な,確率的ダイナミクスを正確に捉えた世界モデルを学習するための新しいフレームワークを提案する。 提案手法は,多種多様なロボット作業における適応性を確保するために,ドメイン固有の帰納バイアスに頼ることなく,信頼性の高い長距離予測を実現するために,二重自己回帰機構と自己教師型トレーニングを用いる。 さらに,実環境における効率的なトレーニングと実環境におけるシームレスな展開のために,世界モデルを活用する政策最適化フレームワークを提案する。 この研究は、長期水平予測、エラー蓄積、およびsim-to-real転送の課題に対処することで、モデルに基づく強化学習を前進させる。 スケーラブルでロバストなフレームワークを提供することで、現実のアプリケーションにおいて適応的で効率的なロボットシステムを実現することができる。

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