論文の概要: Ergodic Control and Controlled Diffusion for Robot Learning: Review and Tutorial
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.13295v1
- Date: Wed, 09 Sep 2026 16:24:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-16 07:15:05.193076
- Title: Ergodic Control and Controlled Diffusion for Robot Learning: Review and Tutorial
- Title（参考訳）: ロボット学習のためのエルゴディック制御と制御拡散:レビューとチュートリアル
- Abstract要約: 拡散学習は、データから複雑な分布を学習、推論、推論するための拡散過程の統計的メカニズムを利用する。
制御された拡散とエルゴード制御は拡散学習と同時期に開発され、その理論とアルゴリズムはますます収束している。
本研究は,ロボット学習における制御拡散の背景にある直感を紹介し,その拡散学習との関係を探究し,制御拡散とエルゴード制御の問題を解くための理論的基礎と数値チュートリアルを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.819732465457015
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Diffusion learning leverages the statistical mechanism of diffusion processes for learning, reasoning, and inferring complex distributions from data. Recent advances in diffusion learning have been transformative, with robot learning emerging as a key opportunity area, with applications spanning perception, control, and decision-making. At the same time, the statistical mechanism of diffusion processes can be controlled to shape the temporal evolution of the state distribution underlying robot trajectories, inducing ergodic behavior in robotic systems. The frameworks of controlled diffusion and ergodic control were developed around the same time as diffusion learning, and their theories and algorithms have increasingly converged. Ergodicity induced by controlled diffusion has several significant implications for robot learning, distinct from applying diffusion learning to robotics problems: it formally enforces statistical properties required to ensure optimality of robot learning, enables non-myopic search over uncertain information landscapes for data collection, and enables behavior specification based on spatial rather than temporal characteristics of trajectories. This survey introduces the intuition behind controlled diffusion for robot learning, explores its connection to diffusion learning, presents theoretical foundations and numerical tutorials for solving controlled diffusion and ergodic control problems, and reviews applications across robotics. Finally, we discuss key challenges and future opportunities in leveraging controlled diffusion for robot learning.
- Abstract（参考訳）: 拡散学習は、データから複雑な分布を学習、推論、推論するための拡散過程の統計的メカニズムを利用する。
拡散学習の最近の進歩は、ロボット学習が重要な機会領域として出現し、知覚、制御、意思決定にまたがる応用へと変化してきた。
同時に、拡散過程の統計的メカニズムは、ロボットの軌道を基礎とする状態分布の時間的進化を形作るために制御され、ロボットシステムにおけるエルゴード的行動を引き起こす。
制御拡散とエルゴード制御の枠組みは拡散学習と同時期に開発され、その理論とアルゴリズムは次第に収束していった。
ロボット学習の最適性を確保するために必要な統計的特性を正式に強制し、データ収集のための不確実な情報ランドスケープを非明視的に探索できるようにし、軌跡の時間的特性よりも空間的特性に基づく行動仕様を可能にする。
本調査では,ロボット学習における制御拡散の背景にある直感,拡散学習との関係を探究し,制御拡散とエルゴード制御問題を解くための理論的基礎と数値チュートリアルを提示し,ロボット工学にまたがる応用をレビューする。
最後に,ロボット学習における制御拡散の活用における課題と今後の課題について論じる。
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