論文の概要: End-to-End Low-Level Neural Control of an Industrial-Grade 6D Magnetic Levitation System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.01388v1
• Date: Mon, 01 Sep 2025 11:33:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.66422
• Title: End-to-End Low-Level Neural Control of an Industrial-Grade 6D Magnetic Levitation System
• Title（参考訳）: 産業用6次元磁気浮上システムのエンド・ツー・エンド低レベルニューラル制御
• Authors: Philipp Hartmann, Jannick Stranghöner, Klaus Neumann,
• Abstract要約: 本稿では,6次元磁気浮上のための最初のニューラルコントローラを提案する。 プロプライエタリなコントローラからのインタラクションデータに基づいて、トレーニングされたエンドツーエンドで、生のセンサーデータと6D参照をコイル電流コマンドにマッピングする。 結果は、複雑な物理系における学習に基づく神経制御の実現可能性を明らかにする。
• 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: Magnetic levitation is poised to revolutionize industrial automation by integrating flexible in-machine product transport and seamless manipulation. It is expected to become the standard drive for automated manufacturing. However, controlling such systems is inherently challenging due to their complex, unstable dynamics. Traditional control approaches, which rely on hand-crafted control engineering, typically yield robust but conservative solutions, with their performance closely tied to the expertise of the engineering team. In contrast, neural control learning presents a promising alternative. This paper presents the first neural controller for 6D magnetic levitation. Trained end-to-end on interaction data from a proprietary controller, it directly maps raw sensor data and 6D reference poses to coil current commands. The neural controller can effectively generalize to previously unseen situations while maintaining accurate and robust control. These results underscore the practical feasibility of learning-based neural control in complex physical systems and suggest a future where such a paradigm could enhance or even substitute traditional engineering approaches in demanding real-world applications. The trained neural controller, source code, and demonstration videos are publicly available at https://sites.google.com/view/neural-maglev.
• Abstract（参考訳）: 磁気浮上は、柔軟な機械内製品輸送とシームレスな操作を統合することで、産業の自動化に革命をもたらす。 自動製造の標準動力となることが期待されている。 しかし、そのようなシステムの制御は、その複雑で不安定なダイナミクスのために本質的に困難である。 手作りの制御工学に依存した従来の制御手法は、概して堅牢だが保守的なソリューションを生み出し、その性能はエンジニアリングチームの専門知識と密接に結びついている。 対照的に、ニューラルコントロール学習は有望な代替手段である。 本稿では,6次元磁気浮上のための最初のニューラルコントローラを提案する。 プロプライエタリなコントローラからのインタラクションデータに基づいて、トレーニングされたエンドツーエンドで、生のセンサーデータと6D参照をコイル電流コマンドにマッピングする。 ニューラルネットワークは、正確でロバストな制御を維持しつつ、これまで見えない状況に効果的に一般化することができる。 これらの結果は、複雑な物理システムにおける学習ベースのニューラルコントロールの実現可能性を強調し、そのようなパラダイムが現実世界のアプリケーションを要求する従来のエンジニアリングアプローチを強化あるいは置き換えることのできる未来を示唆している。 トレーニング済みのニューラルコントローラ、ソースコード、デモビデオはhttps://sites.google.com/view/neural-maglev.comで公開されている。

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