On Koopman-based surrogate models for non-holonomic robots

要約

拡張動的モード分解に基づく動的システムのデータ駆動型代理モデルは、今日では十分に確立されており、アプリケーションで広く使用されています。
さらに、状態と制御の間の乗法的結合を示す非ホロノミック システムでは、双線形代理モデルの使用が有益であることが証明されています。
ただし、シミュレーションと実験データの両方に基づいた近似品質と、さまざまなハイパーパラメーターへの依存性の詳細な分析はまだ行われていません。
このギャップを埋めるために差動駆動型移動ロボットを調査し、データ効率の高い代理モデルの体系的な設計に関する最初のガイドラインを提供します。

要約(オリジナル)

Data-driven surrogate models of dynamical systems based on the extended dynamic mode decomposition are nowadays well-established and widespread in applications. Further, for non-holonomic systems exhibiting a multiplicative coupling between states and controls, the usage of bi-linear surrogate models has proven beneficial. However, an in-depth analysis of the approximation quality and its dependence on different hyperparameters based on both simulation and experimental data is still missing. We investigate a differential-drive mobile robot to close this gap and provide first guidelines on the systematic design of data-efficient surrogate models.

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