論文の概要: Learning Context-Aware Neural ODE Dynamics for Adaptive Robotic Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.15469v1
• Date: Sat, 13 Jun 2026 20:55:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-16 16:21:33.641101
• Title: Learning Context-Aware Neural ODE Dynamics for Adaptive Robotic Control
• Title（参考訳）: 適応型ロボット制御のための文脈認識型ニューラル・オードダイナミクスの学習
• Authors: Shao-Yi Yu, Jen-Wei Wang, Maya Horii, Masayoshi Tomizuka, Vikas Garg,
• Abstract要約: 本稿では,ニューラル常微分方程式に基づく文脈認識力学モデルを提案する。 Sphero BOLTロボットとFanucマニピュレータを実世界の実験で使用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.01272784312405
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Robotic systems deployed in uncertain and dynamically changing environments often face variations in contact conditions, aerodynamic effects, and external disturbances that challenge reliable control. To remain effective under model-based control, these systems require dynamics models that can adapt to such changes, especially when direct access to complete environmental information is limited. To enable adaptability and facilitate integration with model predictive control, we propose a context-aware dynamics model based on neural ordinary differential equations, which infers environmental factors from state-action histories using a two-phase training procedure. We validate the approach across diverse robotic platforms, including a quadrotor in simulation, as well as a Sphero BOLT robot and a Fanuc manipulator in real-world experiments. The results demonstrate that our method effectively adapts to temporally and spatially varying environmental changes across different tasks. Videos are available at https://youtu.be/PY0sNyF2rqE , and the source code is available at https://github.com/syyu410-yu/context-aware-neural-ode-control.git .
• Abstract（参考訳）: 不確実で動的に変化する環境に展開されるロボットシステムは、しばしば接触条件、空力効果、信頼性の高い制御に挑戦する外部障害に直面する。 モデルベース制御の下で有効に維持するためには、これらのシステムはこのような変化に適応できるダイナミクスモデルを必要とする。 適応性を実現し, モデル予測制御との統合を容易にするため, 二相学習法を用いて環境要因を推定するニューラル常微分方程式に基づく文脈認識力学モデルを提案する。 Sphero BOLTロボットとFanucマニピュレータを実世界の実験で使用した。 その結果,提案手法は時間的・空間的に異なる環境変化に効果的に適応できることが示唆された。 ビデオはhttps://youtu.be/PY0sNyF2rqEで公開されており、ソースコードはhttps://github.com/syyu410-yu/context-aware-neural-ode-control.gitで公開されている。

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