論文の概要: Predicting the Physical Dynamics of Unseen 3D Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.06291v1
• Date: Thu, 16 Jan 2020 06:27:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-10 23:55:49.844917
• Title: Predicting the Physical Dynamics of Unseen 3D Objects
• Title（参考訳）: 見えない3次元物体の物理動力学予測
• Authors: Davis Rempe, Srinath Sridhar, He Wang, Leonidas J. Guibas
• Abstract要約: インパルス力を受ける平面上での3次元物体の動的挙動の予測に焦点をあてる。 我々の手法は、訓練中に目に見えない物体の形状や初期条件に一般化することができる。 我々のモデルは物理エンジンと実世界の両方のデータによるトレーニングをサポートすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.49291702488436
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machines that can predict the effect of physical interactions on the dynamics of previously unseen object instances are important for creating better robots and interactive virtual worlds. In this work, we focus on predicting the dynamics of 3D objects on a plane that have just been subjected to an impulsive force. In particular, we predict the changes in state - 3D position, rotation, velocities, and stability. Different from previous work, our approach can generalize dynamics predictions to object shapes and initial conditions that were unseen during training. Our method takes the 3D object's shape as a point cloud and its initial linear and angular velocities as input. We extract shape features and use a recurrent neural network to predict the full change in state at each time step. Our model can support training with data from both a physics engine or the real world. Experiments show that we can accurately predict the changes in state for unseen object geometries and initial conditions.
• Abstract（参考訳）: 物理的相互作用が以前見えないオブジェクトインスタンスのダイナミクスに与える影響を予測するマシンは、より良いロボットやインタラクティブな仮想世界を作るのに重要である。 本研究では, インパルス力を受ける平面上での3次元物体の動的挙動の予測に焦点をあてる。 特に, 3次元位置, 回転, 速度, 安定性などの状態変化を予測する。 従来の研究と異なり、本手法はトレーニング中に見つからなかった物体形状や初期条件への動的予測を一般化することができる。 本手法は,3次元物体の形状を点雲とし,その初期線形および角速度を入力とする。 形状特徴を抽出し,再帰的ニューラルネットワークを用いて時間ステップ毎に状態の完全な変化を予測する。 我々のモデルは物理エンジンと実世界の両方のデータによるトレーニングをサポートすることができる。 実験により,被写体ジオメトリおよび初期条件の状態変化を正確に予測できることが示されている。

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