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学习轨道稳定系统以图示方式教学

该研究介绍了一种名为 "图解教学" 的机器人获得新技能的范式,通过用户在场景图像上提供二维示意图来控制机器人的运动,并通过应用一种可微分且可逆函数(diffeomorphism)优化模型,实现对机器人运动的精确控制。实验证明,在模拟和实体机器人上,图解教学系统能够准确地教授复杂的循环运动模式。

本研究使用科学机器学习方法学习动力系统,结合了数据驱动模型、基于物理模型的建模和经验知识。研究关注运算推断方法,提出了稳定的二次模型的推断形式,并讨论了局部和全局稳定的参数化。利用微分方程的积分形式避免数值导数并实现对连续系统的学习。数值示例展示了该方法在保持稳定性和发现控制方程和保存能量模型方面的应用。

二次模型 动力系统 微分方程 科学机器学习 稳定性

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