論文の概要: Estimating Control Barriers from Offline Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.10641v1
• Date: Fri, 21 Feb 2025 04:55:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-23 10:56:04.389104
• Title: Estimating Control Barriers from Offline Data
• Title（参考訳）: オフラインデータによる制御バリアの推定
• Authors: Hongzhan Yu, Seth Farrell, Ryo Yoshimitsu, Zhizhen Qin, Henrik I. Christensen, Sicun Gao,
• Abstract要約: 本稿では、トレーニング前に収集した厳密なラベル付きデータセットを通じて、ニューラルCBFを学習するための新しいフレームワークを提案する。 オフラインデータの量は限られており、動的障害物回避のための最先端のパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.241303913878887
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning-based methods for constructing control barrier functions (CBFs) are gaining popularity for ensuring safe robot control. A major limitation of existing methods is their reliance on extensive sampling over the state space or online system interaction in simulation. In this work we propose a novel framework for learning neural CBFs through a fixed, sparsely-labeled dataset collected prior to training. Our approach introduces new annotation techniques based on out-of-distribution analysis, enabling efficient knowledge propagation from the limited labeled data to the unlabeled data. We also eliminate the dependency on a high-performance expert controller, and allow multiple sub-optimal policies or even manual control during data collection. We evaluate the proposed method on real-world platforms. With limited amount of offline data, it achieves state-of-the-art performance for dynamic obstacle avoidance, demonstrating statistically safer and less conservative maneuvers compared to existing methods.
• Abstract（参考訳）: 制御障壁関数(CBF)を構築するための学習的手法が,安全なロボット制御の確保のために人気を集めている。 既存の手法の大きな制限は、シミュレーションにおける状態空間やオンラインシステム間の相互作用の広範なサンプリングに依存することである。 本研究では、トレーニング前に収集した厳密なラベル付きデータセットを通じて、ニューラルCBFを学習するための新しいフレームワークを提案する。 提案手法では,ラベル付きデータからラベル付きデータへの効率的な知識伝播を可能にする。 また、高性能なエキスパートコントローラへの依存性を排除し、複数のサブ最適化ポリシーやデータ収集時の手動制御も可能にします。 提案手法を実世界のプラットフォーム上で評価する。 オフラインデータ量の制限により、動的障害物回避のための最先端のパフォーマンスを実現し、既存の手法に比べて統計的に安全で保守的でない操作を実証する。

関連論文リスト

• CP-NCBF: A Conformal Prediction-based Approach to Synthesize Verified Neural Control Barrier Functions [2.092779643426281]
  制御バリア関数(CBF)は、安全クリティカルなコントローラを設計するための実践的なアプローチである。 近年,ニューラルCBFのような学習ベースの手法でこの問題に対処する研究が進められている。 本稿では, 分割整形予測を利用して, 正式に検証されたニューラルCBFを生成する新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-18T10:01:06Z)
• Diffusion Predictive Control with Constraints [51.91057765703533]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-12T15:10:22Z)
• Re-Evaluating LiDAR Scene Flow for Autonomous Driving [80.37947791534985]
  自己教師型LiDARシーンフローの一般的なベンチマークは、動的動き、非現実的な対応、非現実的なサンプリングパターンの非現実的な速度を持つ。 実世界のデータセットのスイート上で,トップメソッドのスイートを評価する。 学習に重点を置いているにもかかわらず、ほとんどのパフォーマンス向上は前処理と後処理のステップによって引き起こされる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-04T22:45:50Z)
• In-Distribution Barrier Functions: Self-Supervised Policy Filters that Avoid Out-of-Distribution States [84.24300005271185]
  本稿では,任意の参照ポリシーをラップした制御フィルタを提案する。 本手法は、トップダウンとエゴセントリックの両方のビュー設定を含むシミュレーション環境における2つの異なるビズモータ制御タスクに有効である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-27T22:28:19Z)
• Cluster-level pseudo-labelling for source-free cross-domain facial expression recognition [94.56304526014875]
  表情認識のためのSFUDA法を提案する。 本手法は,自己教師付き事前学習を利用して,対象データから優れた特徴表現を学習する。 提案手法の有効性を4つの適応方式で検証し,FERに適用した場合,既存のSFUDA法より一貫して優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-11T08:24:50Z)
• Networked Online Learning for Control of Safety-Critical Resource-Constrained Systems based on Gaussian Processes [9.544146562919792]
  本稿では,ガウス過程の回帰に基づく新しいネットワーク型オンライン学習手法を提案する。 本稿では,送信チャネルの帯域制限と時間遅延を考慮した,ローカルシステムとクラウド間の効率的なデータ伝送方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-23T13:12:12Z)
• Learning Robust Output Control Barrier Functions from Safe Expert Demonstrations [50.37808220291108]
  本稿では,専門家によるデモンストレーションの部分的な観察から,安全な出力フィードバック制御法を考察する。 まず,安全性を保証する手段として,ロバスト出力制御バリア関数(ROCBF)を提案する。 次に、安全なシステム動作を示す専門家による実証からROCBFを学習するための最適化問題を定式化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-18T23:21:00Z)
• Constrained Model-based Reinforcement Learning with Robust Cross-Entropy Method [30.407700996710023]
  本稿では,制約違反に対するスパースインジケータ信号を用いた制約/安全強化学習問題について検討する。 本稿では,ニューラルネットワークアンサンブルモデルを用いて予測の不確実性を推定し,モデル予測制御を基本制御フレームワークとして利用する。 その結果,本手法は現状のベースラインよりもはるかに少ない制約違反数でタスクを完了させることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-15T18:19:35Z)
• Chance-Constrained Trajectory Optimization for Safe Exploration and Learning of Nonlinear Systems [81.7983463275447]
  学習に基づく制御アルゴリズムは、訓練のための豊富な監督を伴うデータ収集を必要とする。 本稿では,機会制約付き最適制御と動的学習とフィードバック制御を統合した安全な探索による最適動作計画のための新しいアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-09T05:57:43Z)
• Learning Control Barrier Functions from Expert Demonstrations [69.23675822701357]
  制御障壁関数(CBF)に基づく安全な制御器合成のための学習に基づくアプローチを提案する。 最適化に基づくCBFの学習手法を解析し、基礎となる力学系のリプシッツ仮定の下で証明可能な安全保証を享受する。 私たちの知る限りでは、これらはデータから確実に安全な制御障壁関数を学習する最初の結果です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-07T12:29:06Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。