本研究では、小型ロボットブリンプの動力学モデリングに関して以下の取り組みを行った:
物理モデルとニューラルネットワークを統合したABNODEモデルを提案した。ABNODEは、物理パラメータの自動調整と残差動力学のニューラルネットワークモデル化を組み合わせることで、従来のモデルよりも高精度で一般化性の高い動力学モデルを実現した。
小型ロボットブリンプの螺旋運動実験を行い、ABNODEと従来の物理モデル、SINDYc、KNODEの4つのモデルを比較評価した。
実験結果より、ABNODEは物理モデルに比べて63.58%、SINDYcに比べて53.81%、KNODEに比べて20.42%の予測精度の向上を示した。また、一般化性能においても優れた結果を得た。
パラメータ自動調整の効果を分析し、物理パラメータの調整が物理モデルおよびニューラルネットワークモデルの両方の精度向上に寄与することを示した。
以上より、ABNODEは小型ロボットブリンプの複雑な動力学をより正確にモデル化できることが実証された。今後は、より広範な運動に対応できるよう拡張し、アジルな飛行制御への応用を目指す。
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by Yongjian Zhu... at arxiv.org 04-30-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.18580.pdfDeeper Inquiries