Variable-Frequency Imitation Learning for Variable-Speed Motion

要約

可変速動作の従来の模倣学習方法では、一定のサンプリング周波数で実行される学習モデルに依存しているため、速度を推定することが困難です。
この研究では、可変周波数模倣学習 (VFIL) を提案します。これは、望ましい動作速度とともに可変サンプリング周波数で実行するようにトレーニングされた学習モデルを使用した模倣学習のための新しい方法です。
実験結果は、提案された方法により、全体の成功率が 12.5% 向上したことに加えて、内挿された周波数ラベルと外挿された周波数ラベルの両方に沿って速度に関する精度が向上したことを示しました。

要約(オリジナル)

Conventional methods of imitation learning for variable-speed motion have difficulty extrapolating speeds because they rely on learning models running at a constant sampling frequency. This study proposes variable-frequency imitation learning (VFIL), a novel method for imitation learning with learning models trained to run at variable sampling frequencies along with the desired speeds of motion. The experimental results showed that the proposed method improved the velocity-wise accuracy along both the interpolated and extrapolated frequency labels, in addition to a 12.5 % increase in the overall success rate.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google