Core Concepts
간단한 모델로 미묘한 조작을 위한 고성능 제어 가능
Abstract
이 논문은 접촉 풍부한 작업에서 모델 축소의 중요성을 강조하며, 작업 중심의 하이브리드 모델을 학습하여 고성능 제어를 가능하게 함. 선형 보완성 시스템을 사용하여 간단한 모델로 높은 성능을 달성하고, 실시간 제어가 가능함을 입증함. 합성 하이브리드 시스템에서 모드 수를 크게 줄이면서 작업 성능 손실을 5% 미만으로 달성함. 또한 알려지지 않은 물체를 조작하는 로봇 손에 제안된 방법을 적용하여 몇 분 만에 최첨단의 폐쇄 루프 성능을 달성함.
Stats
선형 보완성 시스템을 사용하여 간단한 모델로 높은 성능을 달성함
작업 성능 손실을 5% 미만으로 달성함
몇 분 만에 최첨단의 폐쇄 루프 성능을 달성함
Quotes
"Building on our prior work learning hybrid models, represented as linear complementarity systems, we find a reduced-order hybrid model requiring only a limited number of task-relevant modes."
"With no prior knowledge, we achieve state-of-the-art closed-loop performance within a few minutes of online learning, by collecting only a few thousand environment samples."