Koopman Operators in Robot Learning

要約

コープマン演算子理論はダイナミクスの厳密な扱いを提供し、ロボット工学のさまざまな領域にわたって大幅な進歩を可能にする強力なモデリングおよび学習ベースの制御方法として浮上しています。
コープマン理論は、非線形ダイナミクスを線形演算子として表現できるため、複雑なロボット システムのモデリングと制御を理解し、取り組むための新しいレンズを提供します。
さらに、増分更新が可能であり、計算コストが低いため、リアルタイム アプリケーションやオンライン アクティブ ラーニングにとって特に魅力的です。
このレビューは、空中ロボット工学、脚ロボット工学、車輪ロボット工学、水中ロボット工学、ソフトロボット工学、およびマニピュレーターロボット工学を含む、ロボット工学のさまざまな領域にわたるコープマンオペレーター理論の進歩に関する最近の研究結果を包括的に紹介します。
さらに、新規ユーザーが使い始めるのに役立つ実践的なチュートリアルと、将来の方向性や未解決の研究課題の見通しにつながる、より高度なトピックの論文も提供します。
これらを総合すると、ロボット工学の分野に適用されるコープマン理論の潜在的な進化についての洞察が得られます。

要約(オリジナル)

Koopman operator theory offers a rigorous treatment of dynamics and has been emerging as a powerful modeling and learning-based control method enabling significant advancements across various domains of robotics. Due to its ability to represent nonlinear dynamics as a linear operator, Koopman theory offers a fresh lens through which to understand and tackle the modeling and control of complex robotic systems. Moreover, it enables incremental updates and is computationally inexpensive making it particularly appealing for real-time applications and online active learning. This review comprehensively presents recent research results on advancing Koopman operator theory across diverse domains of robotics, encompassing aerial, legged, wheeled, underwater, soft, and manipulator robotics. Furthermore, it offers practical tutorials to help new users get started as well as a treatise of more advanced topics leading to an outlook on future directions and open research questions. Taken together, these provide insights into the potential evolution of Koopman theory as applied to the field of robotics.

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