ソフトロボット逆ダイナミクスのためのフローマッチングフレームワーク

arXiv cs.RO / 2026/4/6

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要点

本論文は、開ループのフィードフォワード制御のために微分ダイナミクスを学習することで、ソフト連続体ロボットの逆ダイナミクスに取り組む。高次元の非線形性や作動（アクチュエーション）の結合により、従来の制御が困難である点に対処する。
逆ダイナミクスを条件付きフローマッチング問題として再定式化し、条件付き平均への回帰に依存するのではなく、Rectified Flowにより物理的に整合した制御入力を生成する。
物理的整合性を高めるために2つの変種を提案する。RF-Physicalは残差モデリングに物理ベースの事前知識（prior）を追加し、RF-FWDはフローマッチング中の追加損失により順ダイナミクス整合性を強制する。
実験では、標準的な決定論的回帰ベースライン（MLP、LSTM、Transformer）に対して、軌道追従のRMSEを50%以上低減し、終端効果器速度1.14 m/sまでの開ループ実行が安定していることを示す。
本手法は推論遅延がサブミリ秒（約0.995 ms）であると報告しており、ソフトロボット環境におけるリアルタイム制御に適していることが示唆される。