On the Utility of Koopman Operator Theory in Learning Dexterous Manipulation Skills

要約

学習ベースのアプローチの最近の進歩は、印象的な器用な操作機能につながっています。
しかし、これらの機能が実験室を超えて広く採用されているのは見たことがありません。
これは、かなりの計算負荷、不可解なポリシー アーキテクチャ、パラメーターの初期化に対する感度、および実装に必要なかなりの技術的専門知識などの実際的な制限による可能性があります。
この作業では、これらの制限を緩和するための Koopman 演算子理論の有用性を調査します。
Koopman 演算子は、複雑な非線形ダイナミクスを高次元空間の線形システムとして表現するのに役立つシンプルでありながら強力な制御理論構造です。
複雑な非線形ダイナミクスが器用な操作の根底にあるという事実に動機付けられて、Koopman オペレーターを活用してロボットとオブジェクトの両方の状態の望ましい動作を同時に学習する模倣学習フレームワークを開発します。
Koopman オペレーターベースのフレームワークは、器用な操作に驚くほど効果的であり、多くの独自の利点を提供することを示しています。
まず、学習プロセスは分析的であり、パラメーターの初期化や骨の折れるハイパーパラメーターの最適化に対する感度が排除されます。
第 2 に、学習した参照ダイナミクスをタスクに依存しない追跡コントローラーと組み合わせて、タスクの変更や変動を簡単に処理できるようにすることができます。
第 3 に、Koopman 演算子ベースのアプローチは、タスクの成功率と模倣エラーの点で最先端の模倣学習アルゴリズムと同等に実行でき、計算効率が桁違いに優れています。
さらに、この作業によって利用可能になった将来の研究のための多くの手段について説明します。

要約(オリジナル)

Recent advances in learning-based approaches have led to impressive dexterous manipulation capabilities. Yet, we haven’t witnessed widespread adoption of these capabilities beyond the laboratory. This is likely due to practical limitations, such as significant computational burden, inscrutable policy architectures, sensitivity to parameter initializations, and the considerable technical expertise required for implementation. In this work, we investigate the utility of Koopman operator theory in alleviating these limitations. Koopman operators are simple yet powerful control-theoretic structures that help represent complex nonlinear dynamics as linear systems in higher-dimensional spaces. Motivated by the fact that complex nonlinear dynamics underlie dexterous manipulation, we develop an imitation learning framework that leverages Koopman operators to simultaneously learn the desired behavior of both robot and object states. We demonstrate that a Koopman operator-based framework is surprisingly effective for dexterous manipulation and offers a number of unique benefits. First, the learning process is analytical, eliminating the sensitivity to parameter initializations and painstaking hyperparameter optimization. Second, the learned reference dynamics can be combined with a task-agnostic tracking controller such that task changes and variations can be handled with ease. Third, a Koopman operator-based approach can perform comparably to state-of-the-art imitation learning algorithms in terms of task success rate and imitation error, while being an order of magnitude more computationally efficient. In addition, we discuss a number of avenues for future research made available by this work.

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