論文の概要: World Models as Reference Trajectories for Rapid Motor Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.15589v1
• Date: Wed, 21 May 2025 14:46:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-22 15:42:59.704802
• Title: World Models as Reference Trajectories for Rapid Motor Adaptation
• Title（参考訳）: 高速モータ適応のための基準軌道としての世界モデル
• Authors: Carlos Stein Brito, Daniel McNamee,
• Abstract要約: リフレクティブ・ワールド・モデル(Reflexive World Models、RWM)は、世界モデル予測を暗黙の基準軌跡として使用し、迅速な適応を行うための二重制御フレームワークである。 本手法は、強化学習とロバストモータ実行により、制御問題を長期報酬に分離する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deploying learned control policies in real-world environments poses a fundamental challenge. When system dynamics change unexpectedly, performance degrades until models are retrained on new data. We introduce Reflexive World Models (RWM), a dual control framework that uses world model predictions as implicit reference trajectories for rapid adaptation. Our method separates the control problem into long-term reward maximization through reinforcement learning and robust motor execution through rapid latent control. This dual architecture achieves significantly faster adaptation with low online computational cost compared to model-based RL baselines, while maintaining near-optimal performance. The approach combines the benefits of flexible policy learning through reinforcement learning with rapid error correction capabilities, providing a principled approach to maintaining performance in high-dimensional continuous control tasks under varying dynamics.
• Abstract（参考訳）: 学習したコントロールポリシーを現実世界に展開することは、根本的な課題である。 システムダイナミクスが予期せず変化すると、モデルが新しいデータで再トレーニングされるまでパフォーマンスが低下する。 本稿では,世界モデル予測を暗黙の参照軌跡として用いた二元制御フレームワークであるReflexive World Models (RWM)を紹介する。 本手法では, 高速潜伏制御による強化学習とロバストモータ実行により, 制御問題を長期報酬最大化に分離する。 この二重アーキテクチャは、ほぼ最適性能を維持しながら、モデルベースのRLベースラインと比較して、オンライン計算コストの低い適応を著しく高速化する。 このアプローチは、強化学習によるフレキシブルなポリシー学習と迅速な誤り訂正機能を組み合わせたもので、動的に変化する高次元連続制御タスクのパフォーマンスを維持するための原則的なアプローチを提供する。

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