Adaptive modeling of robot dynamics using machine learning and numerical ode solving

Abstract

UK: Підхід, запропонований у цій статті, полягає в поєднанні класичного числового розв'язання ЗДР (звичайних диференціальних рівнянь) з методами машинного навчання, такими як нейронні мережі, регресія та байєсівські моделі. Метою є адаптація математичної моделі робота до реальних умов експлуатації, підвищення точності прогнозів та підвищення стійкості керування. EN: The approach proposed in this paper is to combine the classical numerical solution of ODE (Ordinary Differential Equations) with machine learning methods such as neural networks, regression, and Bayesian models. The goal is to adapt the mathematical model of the robot to real operating conditions, improve the accuracy of predictions, and improve control stability.