論文の概要: Interpreting Control Latents for System Identification via Conditional Flow Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.23887v1
• Date: Mon, 24 Aug 2026 22:54:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-26 14:09:34.653211
• Title: Interpreting Control Latents for System Identification via Conditional Flow Matching
• Title（参考訳）: 条件付きフローマッチングによるシステム同定のための制御遅延器の解釈
• Abstract要約: 制御潜水器を物理モデルアンサンブルに変換し,チューニング,ロバスト性解析,凍結適応ポリシの診断を行う。 これらの結果から,制御潜伏剤を物理モデルアンサンブルに変換し,チューニング,ロバストネス解析,凍結適応ポリシの診断を行うことができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.781988133863209
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Latent-conditioned adaptive policies can control robots across changing dynamics, but their learned latents remain internal representations of the policy rather than physical models that can be inspected, rolled out, or used by other control modules. This limits closed-loop analysis, diagnosis, and further improvement of a fixed policy. A direct mapping from latent to physical parameters is also under-specified, because multiple systems can induce similar closed-loop behavior. We therefore decode each operational latent into a distribution of quadrotor models using conditional flow matching. The decoded distribution enables two downstream uses without modifying the policy: online predictive tuning of a high-level controller around the fixed low-level policy, and robustness analysis under specified disturbances. Under perturbed actuator dynamics, decoded-model predictive tuning reduces position tracking RMSE by $23\%$ and heading RMSE by $45\%$ relative to fixed gains. Under Gaussian force disturbances, decoded-model ensembles closely predict the lateral tracking-error evolution. Together, these results show that control latents can be converted into physical model ensembles for tuning, robustness analysis, and diagnosis of frozen adaptive policies.
• Abstract（参考訳）: 遅延条件付き適応ポリシーは、動的に変化するロボットを制御できるが、学習された適応ポリシーは、他の制御モジュールによって検査、ロールアウト、あるいは使用される物理モデルではなく、ポリシーの内部表現のままである。 これにより、クローズドループ解析、診断、および固定ポリシーのさらなる改善が制限される。 潜在パラメータから物理パラメータへの直接マッピングも、複数のシステムが類似した閉ループ挙動を誘導できるため、未定義である。 そこで我々は,各潜水器を条件付きフローマッチングを用いて,四重項モデルの分布に復号する。 復号化ディストリビューションは、所定の低レベルポリシーの周囲の高レベルコントローラのオンライン予測チューニングと、指定された乱れの下でのロバストネス解析という、ポリシーを変更することなく、下流での2つの使用を可能にする。 摂動アクチュエータ力学の下では、デコードされたモデル予測チューニングにより、RMSEの位置追跡は23\%$、RMSEは45\%$、固定利得は45\%である。 ガウスの力の乱れの下では、デコードされたモデルアンサンブルは横方向の追跡エラーの進化を正確に予測する。 これらの結果から,制御潜水剤を物理モデルアンサンブルに変換し,チューニング,ロバスト性解析,凍結適応ポリシの診断を行うことができた。

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