要約
最新の非線形モデルベースのコントローラーでは、モバイル ロボットを限界で制御できるように、正確な物理モデルとモデル パラメーターが必要です。
また、高速での表面の滑りにより、摩擦パラメーターが継続的に変化する可能性があり (自律走行レースにおけるタイヤの劣化など)、コントローラーが迅速に適応する必要がある場合があります。
多くの研究では、タスクにうまく機能するパラメーター適応スキームを備えたタスク固有のロボット モデルを導出していますが、プラットフォームやタスクごとに多大な労力と調整が必要です。
この研究では、メタ事前トレーニングに基づいた完全なモデル学習ベースのコントローラーを設計します。このコントローラーは、モデルの不確実性について推論しながら、数ショットのダイナミクス データを使用して、任意のモデル パラメーターを持つ車輪ベースのロボットに非常に迅速に適応できます。
小規模な数値シミュレーション、大規模な Unity シミュレーター、および幅広い設定を備えた中規模のハードウェア プラットフォームで結果を実証します。
私たちの結果は、ドメイン固有の適切に設計されたコントローラーと同等であり、すべてのシナリオにわたって優れた汎化パフォーマンスがあることを示しています。
要約(オリジナル)
Modern non-linear model-based controllers require an accurate physics model and model parameters to be able to control mobile robots at their limits. Also, due to surface slipping at high speeds, the friction parameters may continually change (like tire degradation in autonomous racing), and the controller may need to adapt rapidly. Many works derive a task-specific robot model with a parameter adaptation scheme that works well for the task but requires a lot of effort and tuning for each platform and task. In this work, we design a full model-learning-based controller based on meta pre-training that can very quickly adapt using few-shot dynamics data to any wheel-based robot with any model parameters, while also reasoning about model uncertainty. We demonstrate our results in small-scale numeric simulation, the large-scale Unity simulator, and on a medium-scale hardware platform with a wide range of settings. We show that our results are comparable to domain-specific well-engineered controllers, and have excellent generalization performance across all scenarios.
arxiv情報
著者 | Dvij Kalaria,Haoru Xue,Wenli Xiao,Tony Tao,Guanya Shi,John M. Dolan |
発行日 | 2024-10-09 05:59:43+00:00 |
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