論文の概要: Predicting Sample Collision with Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.16868v1
• Date: Tue, 30 Jun 2020 14:56:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 05:40:32.944562
• Title: Predicting Sample Collision with Neural Networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークによるサンプル衝突予測
• Authors: Tuan Tran, Jory Denny, Chinwe Ekenna
• Abstract要約: 本稿では,サンプリングベース動作計画における高価なプリミティブ操作のコストに対処する枠組みを提案する。 我々は,2次元および3次元の作業空間における多様なロボットによる複数計画問題の枠組みを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.713670854553366
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many state-of-art robotics applications require fast and efficient motion planning algorithms. Existing motion planning methods become less effective as the dimensionality of the robot and its workspace increases, especially the computational cost of collision detection routines. In this work, we present a framework to address the cost of expensive primitive operations in sampling-based motion planning. This framework determines the validity of a sample robot configuration through a novel combination of a Contractive AutoEncoder (CAE), which captures a occupancy grids representation of the robot's workspace, and a Multilayer Perceptron, which efficiently predicts the collision state of the robot from the CAE and the robot's configuration. We evaluate our framework on multiple planning problems with a variety of robots in 2D and 3D workspaces. The results show that (1) the framework is computationally efficient in all investigated problems, and (2) the framework generalizes well to new workspaces.
• Abstract（参考訳）: 多くの最先端ロボットアプリケーションは高速かつ効率的な動き計画アルゴリズムを必要とする。 既存の動き計画手法は、ロボットの寸法や作業空間、特に衝突検出ルーチンの計算コストが増加するにつれて効果が低下する。 本研究では,サンプリングベース動作計画における高価なプリミティブ操作のコストに対処する枠組みを提案する。 本フレームワークは、ロボットのワークスペースの占有グリッド表現をキャプチャする契約型オートエンコーダ(CAE)と、CAEとロボットの構成からロボットの衝突状態を効率的に予測する多層パーセプトロンとを新たに組み合わせて、サンプルロボット構成の有効性を決定する。 各種ロボットを用いた2次元・3次元作業空間における複数計画問題の枠組みを評価する。 その結果,(1)フレームワークはすべての問題において計算効率が高く,(2)新しいワークスペースによく一般化できることがわかった。

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