Centrala begrepp
Die Methode MORALS kombiniert Autoencoder-Neuronalnetze mit Morse-Graphen, um die Attraktoren und deren Einzugsgebiete in hochdimensionalen, datengetriebenen Robotersteuerungen effizient zu entdecken.
Sammanfattning
Die Studie präsentiert MORALS, eine Methode zur effizienten Analyse der globalen Dynamik von Robotersteuerungen in hochdimensionalen Systemen. MORALS kombiniert Autoencoder-Neuronalnetze mit Morse-Graphen, um eine niedrigdimensionale Darstellung der Systemdynamik zu lernen und anschließend die Attraktoren und deren Einzugsgebiete zu identifizieren.
Der Ansatz umfasst folgende Schritte:
- Sammeln von Trajektoriedaten des Robotersystems
- Training eines Autoencoder-Netzwerks, bestehend aus Encoder, Decoder und Latenzraum-Dynamik
- Berechnung des Morse-Graphen im gelernten Latenzraum, der die Attraktoren und deren Einzugsgebiete beschreibt
- Bestimmung, ob ein neuer Zustand im gewünschten Einzugsgebiet liegt
Die Evaluation auf verschiedenen hochdimensionalen Robotersystemen, einschließlich eines 67-dimensionalen humanoiden Roboters und eines 96-dimensionalen 3-Finger-Manipulators, zeigt, dass MORALS vielversprechende Vorhersagefähigkeiten bei der Schätzung von Attraktoren und deren Einzugsgebieten für datengetriebene Steuerungen aufweist. Der Ansatz ist deutlich dateneffizienter als alternative Methoden, die eine analytische Darstellung der Systemdynamik erfordern.
Statistik
Die Methode MORALS wurde auf verschiedenen hochdimensionalen Robotersystemen evaluiert, darunter ein 67-dimensionaler humanoider Roboter und ein 96-dimensionaler 3-Finger-Manipulator.
Citat
"MORALS zeigt vielversprechende Vorhersagefähigkeiten bei der Schätzung von Attraktoren und deren Einzugsgebieten für datengetriebene Steuerungen."
"Der Ansatz ist deutlich dateneffizienter als alternative Methoden, die eine analytische Darstellung der Systemdynamik erfordern."