ソフトロボット逆動力学のためのフローマッチングフレームワーク
A Flow Matching Framework for Soft-Robot Inverse Dynamics
ソフト連続体ロボットの逆動力学を条件付きフローマッチング問題として再定式化し、Rectified Flowを用いて物理的に一貫した制御入力を生成するフレームワークを提案。物理ベースの事前分布や順動力学整合性損失を導入し、従来の回帰ベース手法と比較して追跡誤差を50%以上削減した。
詳しい要約
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※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。
著者: Hang Yang, Fangju Yang, Yangming Zhang, Ibrahim Alsarraj, Yuhao Wang, Zhenye Luo, Zixi Chen, Ke Wu
分類: cs.RO
原文アブストラクト
Learning the inverse dynamics of soft continuum robots remains challenging due to high-dimensional nonlinearities and complex actuation coupling. Conventional feedback-based controllers often suffer from control chattering due to corrective oscillations, while deterministic regression-based learners struggle to capture the complex nonlinear mappings required for accurate dynamic tracking. Motivated by these limitations, we propose an inverse-dynamics framework for open-loop feedforward control that learns the system's differential dynamics as a generative transport map. Specifically, inverse dynamics is reformulated as a conditional flow-matching problem, and Rectified Flow (RF) is adopted as a lightweight instance to generate physically consistent control inputs rather than conditional averages. Two variants are introduced to further enhance physical consistency: RF-Physical, utilizing a physics-based prior for residual modeling; and RF-FWD, integrating a forward-dynamics consistency loss during flow matching. Extensive evaluations demonstrate that our framework reduces trajectory tracking RMSE by over 50% compared to standard regression baselines (MLP, LSTM, Transformer). The system sustains stable open-loop execution at a peak end-effector velocity of 1.14 m/s with sub-millisecond inference latency (0.995 ms). This work demonstrates flow matching as a robust, high-performance paradigm for learning differential inverse dynamics in soft robotic systems.
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