論文の概要: Sample Efficient Learning of Body-Environment Interaction of an Under-Actuated System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.13777v1
• Date: Tue, 20 Jan 2026 09:33:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.862314
• Title: Sample Efficient Learning of Body-Environment Interaction of an Under-Actuated System
• Title（参考訳）: アンダーアクティベートシステムの身体環境相互作用のサンプル学習
• Authors: Zvi Chapnik, Yizhar Or, Shai Revzen,
• Abstract要約: これらの手法をテストするために作られた物理ロボットの運動追跡データから運動地図を学習する方法を比較する。 以上の結果から,小規模なトレーニングデータセットよりも優れている単純な手法と,より多くのトレーニングデータが利用可能である場合に優れている高度な手法とのトレードオフが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.102846336724103
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Geometric mechanics provides valuable insights into how biological and robotic systems use changes in shape to move by mechanically interacting with their environment. In high-friction environments it provides that the entire interaction is captured by the ``motility map''. Here we compare methods for learning the motility map from motion tracking data of a physical robot created specifically to test these methods by having under-actuated degrees of freedom and a hard to model interaction with its substrate. We compared four modeling approaches in terms of their ability to predict body velocity from shape change within the same gait, across gaits, and across speeds. Our results show a trade-off between simpler methods which are superior on small training datasets, and more sophisticated methods, which are superior when more training data is available.
• Abstract（参考訳）: 幾何学力学は、生体系とロボット系が環境と機械的に相互作用することで、形状の変化をどのように使うかについての貴重な洞察を提供する。 ハイフリクション環境では、インタラクション全体が‘モビリティマップ’によってキャプチャされる。 本稿では, 運動追跡データから運動地図を学習する手法を比較し, 運動自由度を低くし, 基板との相互作用をモデル化することが困難であることから, これらの手法をテストするために開発された物理ロボットの運動追跡データから, 運動地図を学習する手法を比較する。 我々は、同じ歩行における形状変化から体速度を予測できる4つのモデリング手法を比較した。 以上の結果から,小規模なトレーニングデータセットよりも優れている単純な手法と,より多くのトレーニングデータが利用可能である場合に優れている高度な手法とのトレードオフが示された。

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