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核心概念
MORALS는 자동 인코딩 신경망과 모스 그래프를 결합하여 데이터 효율적으로 고차원 로봇 제어기의 원하는 및 원하지 않는 행동의 끌개와 그 영역을 발견한다.
摘要
이 논문은 고차원 로봇 제어기의 안정성 분석을 위한 MORALS 방법을 제안한다. MORALS는 다음과 같은 과정으로 이루어진다:
- 자동 인코딩 신경망을 사용하여 고차원 로봇 상태 공간을 저차원 잠재 공간으로 투영한다.
- 잠재 공간에서 모스 그래프를 구축하여 원하는 및 원하지 않는 행동의 끌개와 그 영역을 발견한다.
- 이를 통해 고차원 로봇 제어기의 안정성을 데이터 효율적으로 분석할 수 있다.
실험 결과, MORALS는 67차원 휴머노이드 로봇과 96차원 3-핑거 매니퓰레이터 등의 고차원 로봇 제어기에 대해 우수한 예측 성능을 보였다. 특히 기존 방법들이 적용 불가능한 고차원 데이터 구동 제어기에 대해서도 효과적으로 작동한다.
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${\tt MORALS}$
统计
67차원 휴머노이드 로봇의 상태 공간은 2차원 잠재 공간으로 인코딩된다.
96차원 3-핑거 매니퓰레이터의 상태 공간은 2차원 잠재 공간으로 인코딩된다.
引用
"MORALS shows promising predictive capabilities in estimating attractors and their RoAs for data-driven controllers operating over high-dimensional systems, including a 67-dim humanoid robot and a 96-dim 3-fingered manipulator."
"It first projects the dynamics of the controlled system into a learned latent space. Then, it constructs a reduced form of Morse Graphs representing the bistability of the underlying dynamics, i.e., detecting when the controller results in a desired versus an undesired behavior."
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