arXiv · Robotics· Antonio Pariente, Ignacio Boero, Nikolai Matni, Alejandro Ribeiro·· 5 小时前AI 评分35
Bilinear World Models：通过双线性参数化学习表示与结构化动力学以实现高效控制
Bilinear World Models: Learning Representations with Structured Dynamics for Efficient Control
AI 导读
提出 JEPA 风格的世界模型，将动力学限制为双线性参数化，把建模负担转移至编码器，鼓励更丰富的表示并暴露系统的可控几何结构。该结构可结构性强制动作可恢复性，防止表示坍缩；非线性动力系统可通过变换变为双线性形式。在 2D 和 3D 控制任务中，从高维观测直接学习后规划时间减少近三个数量级，同时保持或提升控制精度，并支持更长时序规划与实时控制。
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