論文の概要: Model Tensor Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01059v2
• Date: Sat, 02 Aug 2025 03:07:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 14:07:56.700809
• Title: Model Tensor Planning
• Title（参考訳）: モデルテンソル計画
• Authors: An T. Le, Khai Nguyen, Minh Nhat Vu, João Carvalho, Jan Peters,
• Abstract要約: 我々は,高エントロピー制御トラジェクトリ生成を導入した新しいサンプリングベースMPCフレームワークであるEmphModel Planning (MTP)を提案する。 ランダム化された多部グラフをサンプリングすることにより、MPPはスムーズでグローバルに多様な制御候補を保証する。 我々の実装はJAXで完全にベクトル化され、 MuJoCo XLAと互換性があり、リアルタイム制御のためのemphJust-in-time(JIT)コンパイルとバッチロールアウトをサポートしています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.164641953175845
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sampling-based model predictive control (MPC) offers strong performance in nonlinear and contact-rich robotic tasks, yet often suffers from poor exploration due to locally greedy sampling schemes. We propose \emph{Model Tensor Planning} (MTP), a novel sampling-based MPC framework that introduces high-entropy control trajectory generation through structured tensor sampling. By sampling over randomized multipartite graphs and interpolating control trajectories with B-splines and Akima splines, MTP ensures smooth and globally diverse control candidates. We further propose a simple $\beta$-mixing strategy that blends local exploitative and global exploratory samples within the modified Cross-Entropy Method (CEM) update, balancing control refinement and exploration. Theoretically, we show that MTP achieves asymptotic path coverage and maximum entropy in the control trajectory space in the limit of infinite tensor depth and width. Our implementation is fully vectorized using JAX and compatible with MuJoCo XLA, supporting \emph{Just-in-time} (JIT) compilation and batched rollouts for real-time control with online domain randomization. Through experiments on various challenging robotic tasks, ranging from dexterous in-hand manipulation to humanoid locomotion, we demonstrate that MTP outperforms standard MPC and evolutionary strategy baselines in task success and control robustness. Design and sensitivity ablations confirm the effectiveness of MTP tensor sampling structure, spline interpolation choices, and mixing strategy. Altogether, MTP offers a scalable framework for robust exploration in model-based planning and control.
• Abstract（参考訳）: サンプリングベースのモデル予測制御(MPC)は、非線形および接触に富むロボットタスクにおいて強力な性能を提供するが、しばしば局所的な欲求的なサンプリングスキームのために探索に苦しむ。 構造テンソルサンプリングによる高エントロピー制御トラジェクトリ生成を実現する新しいサンプリングベースMPCフレームワークである \emph{Model Tensor Planning} (MTP) を提案する。 ランダム化された多部グラフをサンプリングし、B-スプラインやAkimaスプラインで制御軌道を補間することにより、MPPはスムーズかつグローバルな制御候補を保証する。 さらに,CEM (Cross-Entropy Method) の更新において,局所的なエクスプロイトとグローバルな探索サンプルをブレンドし,制御の洗練と探索のバランスをとる,単純な$\beta$-mixing戦略を提案する。 理論的には、MPPは無限のテンソル深さと幅の限界における制御軌道空間における漸近経路のカバレッジと最大エントロピーを達成する。 我々の実装はJAXで完全にベクトル化され、 MuJoCo XLAと互換性があり、オンラインドメインのランダム化を伴うリアルタイム制御のために \emph{Just-in-time} (JIT) コンパイルとバッチロールアウトをサポートする。 手動操作からヒューマノイド・ロコモーションに至るまで、様々な課題のあるロボットタスクの実験を通じて、MPPがタスクの成功とロバストネスの制御において、標準的なMPCおよび進化戦略のベースラインより優れていることを実証した。 MTPテンソルサンプリング構造,スプライン補間選択,混合戦略の有効性を設計および感度改善により確認した。 さらに、MTPはモデルベースの計画と制御の堅牢な探索のためのスケーラブルなフレームワークを提供する。

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