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集成状态估计、控制和学习的主动推理(CS RO)

提出了一种机器人控制、状态估计和学习模型(hyper)参数的方法。它是基于主动推理框架的,在计算神经科学中作为一种大脑理论非常突出,在这个框架中,行为源于最小化自由能的变化。与最先进的方法相比,该机械手具有自适应和鲁棒性。此外,我们还展示了与经典方法如PID控制的精确关系。最后,我们证明通过学习一个时间参数和模型方差,我们的方法可以处理未建模的动力学,阻尼振荡,并且对干扰和较差的初始参数具有鲁棒性。该方法在“Franka Emika Panda”7自由度机械手上得到了验证。

原文题目:Active Inference for Integrated State-Estimation, Control, and Learning

原文:This work presents an approach for control, state-estimation and learning model (hyper)parameters for robotic manipulators. It is based on the active inference framework, prominent in computational neuroscience as a theory of the brain, where behaviour arises from minimizing variational free-energy. The robotic manipulator shows adaptive and robust behaviour compared to state-of-the-art methods. Additionally, we show the exact relationship to classic methods such as PID control. Finally, we show that by learning a temporal parameter and model variances, our approach can deal with unmodelled dynamics, damps oscillations, and is robust against disturbances and poor initial parameters. The approach is validated on the `Franka Emika Panda' 7 DoF manipulator.

原文作者:Mohamed Baioumy,Paul Duckworth,Bruno Lacerda,Nick Hawes

原文地址:https://arxiv.org/abs/2005.05894

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