論文の概要: Energy-based Regularization for Learning Residual Dynamics in Neural MPC for Omnidirectional Aerial Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.14678v1
• Date: Thu, 16 Apr 2026 06:33:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-17 21:29:31.757311
• Title: Energy-based Regularization for Learning Residual Dynamics in Neural MPC for Omnidirectional Aerial Robots
• Title（参考訳）: 一方向空中ロボットのためのニューラルMPCにおける残留ダイナミクス学習のためのエネルギーベース正規化
• Authors: Johannes Kübel, Henrik Krauss, Jinjie Li, Moju Zhao,
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルモデルのトレーニングに応用したエネルギーベース正規化損失関数を提案する。 本手法は, エネルギー正則化と最大15%のMAE低下により, 飛行安定性を暗黙的に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5784045169981336
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Data-driven Model Predictive Control (MPC) has lately been the core research subject in the field of control theory. The combination of an optimal control framework with deep learning paradigms opens up the possibility to accurately track control tasks without the need for complex analytical models. However, the system dynamics are often nuanced and the neural model lacks the potential to understand physical properties such as inertia and conservation of energy. In this work, we propose a novel energy-based regularization loss function which is applied to the training of a neural model that learns the residual dynamics of an omnidirectional aerial robot. Our energy-based regularization encourages the neural network to cause control corrections that stabilize the energy of the system. The residual dynamics are integrated into the MPC framework and improve the positional mean absolute error (MAE) over three real-world experiments by 23% compared to an analytical MPC. We also compare our method to a standard neural MPC implementation without regularization and primarily achieve a significantly increased flight stability implicitly due to the energy regularization and up to 15% lower MAE. Our code is available under: https://github.com/johanneskbl/jsk_aerial_robot/tree/develop/neural_MPC.
• Abstract（参考訳）: データ駆動型モデル予測制御(MPC)は近年、制御理論の分野における中核的な研究課題となっている。 最適な制御フレームワークとディープラーニングのパラダイムを組み合わせることで、複雑な分析モデルを必要としない制御タスクを正確に追跡することが可能になる。 しかし、系の力学はしばしばニュアンス化されており、ニューラルモデルは慣性やエネルギーの保存といった物理的性質を理解する能力に欠ける。 本研究では,一方向空中ロボットの残留力学を学習するニューラルモデルのトレーニングに応用した,エネルギーベース正規化損失関数を提案する。 我々のエネルギーベースの正規化は、システムのエネルギーを安定させる制御補正をニューラルネットワークに起こさせる。 残留力学は、MPCフレームワークに統合され、3つの実世界の実験よりも23%の精度で位置平均絶対誤差(MAE)を改善する。 また,本手法を正則化のない標準的なニューラルネットワークMPC実装と比較し,エネルギー正則化と最大15%低いMAEによる飛行安定性の向上を主目的とした。 私たちのコードは、https://github.com/johanneskbl/jsk_aerial_robot/tree/develop/neural_MPCで利用可能です。

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