SE(3)-Equivariant Robot Learning and Control: A Tutorial Survey

要約

ディープラーニングとトランスの最近の進歩により、模倣学習、強化学習、LLMベースのマルチモーダル認識や意思決定などの技術を採用することにより、ロボット工学の大きなブレークスルーを促進しました。
ただし、従来のディープラーニングモデルとトランスモデルは、通常、大規模なデータセットまたは広範なデータ増強に依存して、固有の対称性とinvarianceでデータを処理するのに苦労しています。
等量性ニューラルネットワークは、これらの制限を克服し、対称性と不変性をアーキテクチャに明示的に統合し、効率と一般化の改善につながります。
このチュートリアル調査では、視覚的ロボット操作と制御デザインにおける天然の3D回転および翻訳の対称性を活用するSE（3）エキバリントモデルに焦点を当てた、クラシックから最先端まで、ロボット工学の幅広い等しい深い学習と制御方法をレビューします。
統一された数学表記を使用して、マトリックスの嘘グループと嘘代数とともに、グループ理論からの重要な概念をレビューすることから始めます。
次に、基本的なグループエクイバリアントニューラルネットワークの設計を導入し、その構造を通じてグループエキバリンスをどのように取得できるかを示します。
次に、模倣学習と強化学習の観点から、ロボット工学におけるSE（3）equivariant Neural Networkの応用について説明します。
SE（3） – equivariant Control Designは、幾何学的制御の観点からもレビューされています。
最後に、より堅牢でサンプル効率の良い、マルチモーダルの実世界のロボットシステムを開発する際の等縁道の課題と将来の方向を強調します。

要約(オリジナル)

Recent advances in deep learning and Transformers have driven major breakthroughs in robotics by employing techniques such as imitation learning, reinforcement learning, and LLM-based multimodal perception and decision-making. However, conventional deep learning and Transformer models often struggle to process data with inherent symmetries and invariances, typically relying on large datasets or extensive data augmentation. Equivariant neural networks overcome these limitations by explicitly integrating symmetry and invariance into their architectures, leading to improved efficiency and generalization. This tutorial survey reviews a wide range of equivariant deep learning and control methods for robotics, from classic to state-of-the-art, with a focus on SE(3)-equivariant models that leverage the natural 3D rotational and translational symmetries in visual robotic manipulation and control design. Using unified mathematical notation, we begin by reviewing key concepts from group theory, along with matrix Lie groups and Lie algebras. We then introduce foundational group-equivariant neural network design and show how the group-equivariance can be obtained through their structure. Next, we discuss the applications of SE(3)-equivariant neural networks in robotics in terms of imitation learning and reinforcement learning. The SE(3)-equivariant control design is also reviewed from the perspective of geometric control. Finally, we highlight the challenges and future directions of equivariant methods in developing more robust, sample-efficient, and multi-modal real-world robotic systems.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google