論文の概要: Why Koopman Structure Does Not Help Differentiable World Models for Humanoid Whole-Body Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.00951v2
• Date: Thu, 05 Nov 2026 07:49:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-06 21:50:50.272455
• Title: Why Koopman Structure Does Not Help Differentiable World Models for Humanoid Whole-Body Tracking
• Title（参考訳）: クープマンの構造は、ヒューマノイドの全身追跡に世界モデルに影響を与えない理由
• Abstract要約: バックプロパゲーションにより、シミュレーションされたユニツリーG1全体追跡ポリシーのトレーニングに使用される微分可能な世界モデルを支援するかどうかを検証する。 返却は最大で等しい(0.823対0.830)、同一データの1ステップ誤差は曲率の1.3から1.6倍、トレーニングは15%遅い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.87512853369202
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We test whether Koopman structure helps a differentiable world model used to train a simulated Unitree G1 whole-body tracking policy by backpropagation through imagined rollouts, replacing the MLP world model of an otherwise unchanged pipeline. It does not: return is at best equal (0.823 versus 0.830), one-step error on identical data is 1.3 to 1.6 times the MLP's, and training is about 15% slower. Lifted rollouts diverge or fail to train policies; of the schemes tested, re-lifting at every imagined step trains best. Re-lifting never uses the lifted linear dynamics and leaves a model affine in the action, with state-dependent offset and slope; an action-affine MLP also predicts worse, so the accuracy cost belongs to this class. At a fixed state, the dynamics' curvature in the action explains only part of it. Across states, the policy's actions span a curved region, so an affine model fits policy data only as the tangent at the policy's action, the operating point: on G1, the MLP's tangent there is as accurate as the MLP; at the mean action, 31 times worse. The offset must encode, from the state alone, where the policy acts, whereas an MLP reads the action. Supplying the policy's action removes most of the remaining gap on G1, Ant and Humanoid. The only tested online repair approaching the MLP feeds the action into the nonlinear lift, abandoning the structure. For this use, the MLP world model remains the better choice.
• Abstract（参考訳）: 我々は、Koopman構造が、シミュレーションされたUnitree G1全体追跡ポリシーを、想像上のロールアウトによるバックプロパゲーションによってトレーニングし、変更のないパイプラインのMLP世界モデルを置き換えるために使用される、微分可能な世界モデルに役立つかどうかを検証する。 リターンは最大で等しい(0.823対0.830)、同一データのワンステップエラーはMLPの1.3から1.6倍、トレーニングは15%遅い。 リフテッド・ロールアウトは、政策の分岐または訓練に失敗し、全ての計画がテストされ、想定されたステップ・トレインで最も良くリフティングされる。 リリフトは持ち上げられた線形力学を使用しず、状態依存のオフセットと傾斜を持つモデルアフィンをアクションに残す。 状態が一定であれば、作用中の力学の曲率はその一部しか説明できない。 あらゆる州において、政策の行動は湾曲した領域にまたがっており、アフィンモデルは政策の行動の接点である運用点にのみ適合する:G1では、MLPの接点がMLPと同じくらい正確であり、平均的な行動では31倍悪い。 オフセットは、ポリシーが作用する状態のみからエンコードされなければならないが、MLPはアクションを読み取る。 ポリシーのアクションの供給は、G1、Ant、Humanoidの残りのギャップの大部分を取り除きます。 MLPに近づいた唯一のオンライン修復試験は、この動作を非線形リフトに供給し、構造を放棄する。 この用途では、MLPワールドモデルの方が良い選択である。

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