Core Concepts
主に運動学的なシステムの適応型モデリングにより、予期せぬ環境変化に対する迅速な適応と高精度な行動最適化が可能になる。
Abstract
本研究では、主に運動学的なシステムの行動を適応型モデリングにより表現する手法を提案している。従来の手法では、事前に環境を完全に把握する必要があり、予期せぬ変化に対応するのが困難であった。
提案手法では、再帰的最小二乗フィルタを用いて、リアルタイムにモデルを更新することで、素早く環境変化に適応できる。また、モデルの予測精度を実時間で評価することで、適切なタイミングで行動最適化を行うことができる。
実験では、プルセル型スイマーの歩容を例に、提案手法が従来手法に比べて10倍高速に最適化できることを示した。これにより、その場での行動改善、損傷からの回復、地形適応などが可能になると考えられる。
Stats
提案手法は従来手法に比べて、プルセル型スイマーの歩容最適化を10倍高速に行うことができる。
提案手法では、わずか5サイクルの経験で、歩容の40%を理解できるようになる。
提案手法は、新しい環境に素早く適応することができ、予測精度を大幅に向上させることができる。
Quotes
"適応型システム同定は、予想される変化に反応するモデルを拡張する。適応の速度と質は、モデルの観測可能な摂動に関する仮定によって大きな影響を受ける。"
"一般に、これらの手法は、(a)想定される適応範囲が広すぎて過剰適合が発生する場合や、(b)仮定が具体的すぎて、仮定の違反が一般的な場合には非効果的である。"