論文の概要: Adapting Neural Robot Dynamics on the Fly for Predictive Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.04039v1
• Date: Sun, 05 Apr 2026 09:45:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-07 15:49:18.888091
• Title: Adapting Neural Robot Dynamics on the Fly for Predictive Control
• Title（参考訳）: 予測制御のための飛行時のニューラル・ロボット・ダイナミクスの適応
• Authors: Abdullah Altawaitan, Nikolay Atanasov,
• Abstract要約: オフライントレーニングと効率的なオンライン更新を組み合わせた,ニューラルロボットダイナミックモデルの迅速な適応のためのアプローチを提案する。 本研究では,新しい動作条件下でのロバストな予測追従制御を実現するために,実四足歩行ロボットのアプローチを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.805013939786426
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate dynamics models are critical for the design of predictive controller for autonomous mobile robots. Physics-based models are often too simple to capture relevant real-world effects, while data-driven models are data-intensive and slow to train. We introduce an approach for fast adaptation of neural robot dynamic models that combines offline training with efficient online updates. Our approach learns an incremental neural dynamics model offline and performs low-rank second-order parameter adaptation online, enabling rapid updates without full retraining. We demonstrate the approach on a real quadrotor robot, achieving robust predictive tracking control in novel operational conditions.
• Abstract（参考訳）: 自律移動ロボットの予測制御系の設計には,正確なダイナミクスモデルが不可欠である。 物理ベースのモデルはしばしば、関連する実世界の効果を捉えるには単純すぎるが、データ駆動モデルはデータ集約的で訓練が遅い。 オフライントレーニングと効率的なオンライン更新を組み合わせた,ニューラルロボットダイナミックモデルの迅速な適応のためのアプローチを提案する。 このアプローチでは、インクリメンタルなニューラルダイナミクスモデルをオフラインで学習し、低ランクな2階パラメータ適応をオンラインで実行し、フルリトレーニングなしで迅速な更新を可能にする。 本研究では,新しい動作条件下でのロバストな予測追従制御を実現するために,実四足歩行ロボットのアプローチを実証する。

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