Meta-Control: Automatic Model-based Control Synthesis for Heterogeneous Robot Skills

要約

現実世界の操作タスクの要件は多様であり、多くの場合矛盾します。
正確な動作が必要なタスクもあれば、力のコンプライアンスが必要なタスクもあります。
一部のタスクでは特定の領域を回避する必要がありますが、他のタスクでは特定の状態に収束する必要があります。
固定された状態動作表現と制御戦略でこれらのさまざまな要件を満たすことは困難であり、汎用ロボット基盤モデルの開発を妨げます。
この研究では、特定のタスクに合わせてカスタマイズされた状態表現と制御戦略を作成する、LLM 対応の最初の自動制御合成アプローチである Meta-Control を提案します。
私たちの中心的な洞察は、人間の専門家が制御システムを設計するために使用する思考プロセスを自動化するメタ制御システムを構築できるということです。
具体的には、人間の専門家はモデルベースの階層型 (抽象から具体まで) 思考モデルを多用し、さまざまな動的モデルとコントローラーを組み合わせて制御システムを形成します。
Meta-Control は思考モデルを模倣し、LLM の広範な制御知識とソクラテスの「助産術」を利用して思考プロセスを自動化します。
Meta-Control は完全にモデルベースの性質を備えており、厳密な分析、汎用性、堅牢性、効率的なパラメータ調整、信頼性の高いリアルタイム実行を可能にします。

要約(オリジナル)

The requirements for real-world manipulation tasks are diverse and often conflicting; some tasks require precise motion while others require force compliance; some tasks require avoidance of certain regions, while others require convergence to certain states. Satisfying these varied requirements with a fixed state-action representation and control strategy is challenging, impeding the development of a universal robotic foundation model. In this work, we propose Meta-Control, the first LLM-enabled automatic control synthesis approach that creates customized state representations and control strategies tailored to specific tasks. Our core insight is that a meta-control system can be built to automate the thought process that human experts use to design control systems. Specifically, human experts heavily use a model-based, hierarchical (from abstract to concrete) thought model, then compose various dynamic models and controllers together to form a control system. Meta-Control mimics the thought model and harnesses LLM’s extensive control knowledge with Socrates’ ‘art of midwifery’ to automate the thought process. Meta-Control stands out for its fully model-based nature, allowing rigorous analysis, generalizability, robustness, efficient parameter tuning, and reliable real-time execution.

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