論文の概要: ContactNets: Learning Discontinuous Contact Dynamics with Smooth, Implicit Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.11193v2
• Date: Sun, 1 Nov 2020 06:45:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-15 16:56:58.475493
• Title: ContactNets: Learning Discontinuous Contact Dynamics with Smooth, Implicit Representations
• Title（参考訳）: ContactNets: Smooth, Implicit Representationによる不連続接触ダイナミクスの学習
• Authors: Samuel Pfrommer and Mathew Halm and Michael Posa
• Abstract要約: 本手法は,物体間符号距離と接触フレームジャコビアンのパラメータ化を学習する。 提案手法は,60秒間の実世界のデータを用いて,現実的な影響,非ペネティフィケーション,スティクションを予測できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.8986598953553555
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Common methods for learning robot dynamics assume motion is continuous, causing unrealistic model predictions for systems undergoing discontinuous impact and stiction behavior. In this work, we resolve this conflict with a smooth, implicit encoding of the structure inherent to contact-induced discontinuities. Our method, ContactNets, learns parameterizations of inter-body signed distance and contact-frame Jacobians, a representation that is compatible with many simulation, control, and planning environments for robotics. We furthermore circumvent the need to differentiate through stiff or non-smooth dynamics with a novel loss function inspired by the principles of complementarity and maximum dissipation. Our method can predict realistic impact, non-penetration, and stiction when trained on 60 seconds of real-world data.
• Abstract（参考訳）: ロボットの動力学を学ぶ一般的な方法は、運動が連続的であると仮定し、不連続な衝撃とスティクション行動を行うシステムの非現実的なモデル予測を引き起こす。 本研究では,接触による不連続性に起因する構造を円滑かつ暗黙的に符号化することで,この対立を解決する。 本研究では, ロボット工学におけるシミュレーション, 制御, 計画環境に適合した, 物体間符号距離と接触フレームジャコビアンのパラメータ化を学習する。 さらに,相補性と最大散逸の原理に触発された新しい損失関数を用いて,強固あるいは非スムースダイナミクスによる微分の必要性を回避する。 実世界の60秒間のデータを用いて,現実的な影響,非ペネティフィケーション,スティクションを予測できる。

関連論文リスト

• Learning Physics From Video: Unsupervised Physical Parameter Estimation for Continuous Dynamical Systems [49.11170948406405]
  ビデオからの自動パラメータ推定の最先端は、大規模データセット上で教師付きディープネットワークをトレーニングすることによって解決される。 単一ビデオから, 既知, 連続制御方程式の物理パラメータを推定する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T09:44:54Z)
• RoboPack: Learning Tactile-Informed Dynamics Models for Dense Packing [38.97168020979433]
  本稿では, 視覚と触覚を組み合わせ, 触覚インフォームド・ダイナミックスモデルを学習することでロボット操作を実現するアプローチを提案する。 提案するフレームワークであるRoboPackは、オブジェクト状態を推定するために、リカレントグラフニューラルネットワークを使用している。 我々は,非包括的操作と密包装作業に対するソフトバブル触覚センサを備えた実ロボットへのアプローチを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-01T16:08:37Z)
• Multi-Agent Dynamic Relational Reasoning for Social Robot Navigation [50.01551945190676]
  社会ロボットナビゲーションは、日常生活の様々な状況において有用であるが、安全な人間とロボットの相互作用と効率的な軌道計画が必要である。 本稿では, 動的に進化する関係構造を明示的に推論した系統的関係推論手法を提案する。 マルチエージェント軌道予測とソーシャルロボットナビゲーションの有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-22T18:58:22Z)
• DiAReL: Reinforcement Learning with Disturbance Awareness for Robust Sim2Real Policy Transfer in Robot Control [0.0]
  遅延マルコフ決定プロセスは、最近コミットされたアクションの有限時間ウィンドウでエージェントの状態空間を拡大することでマルコフ特性を満たす。 本稿では,遅延した環境下での乱れ増進型マルコフ決定プロセスを導入し,政治強化学習アルゴリズムのトレーニングにおける乱れ推定を取り入れた新しい表現法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-15T10:11:38Z)
• VIRT: Improving Representation-based Models for Text Matching through Virtual Interaction [50.986371459817256]
  本稿では,VIRT と呼ばれる新しいtextitVirtual InteRacTion 機構を提案する。 VIRTは、表現ベースのエンコーダに、対話ベースのモデルのように振舞いを模倣する仮想インタラクションを実行するよう要求する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-08T09:49:28Z)
• Nonprehensile Riemannian Motion Predictive Control [57.295751294224765]
  本稿では,リアル・ツー・シムの報酬分析手法を導入し,リアルなロボット・プラットフォームに対する行動の可能性を確実に予測する。 連続的なアクション空間でオブジェクトを反応的にプッシュするクローズドループコントローラを作成します。 我々は,RMPCが乱雑な環境だけでなく,乱雑な環境においても頑健であり,ベースラインよりも優れていることを観察した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-15T18:50:04Z)
• Dynamic Modeling of Hand-Object Interactions via Tactile Sensing [133.52375730875696]
  本研究では,高分解能な触覚グローブを用いて,多種多様な物体に対して4種類のインタラクティブな動作を行う。 我々は,クロスモーダル学習フレームワーク上にモデルを構築し,視覚処理パイプラインを用いてラベルを生成し,触覚モデルを監督する。 この研究は、高密度触覚センシングによる手動物体相互作用における動的モデリングの一歩を踏み出す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-09T16:04:14Z)
• Learning Reactive and Predictive Differentiable Controllers for Switching Linear Dynamical Models [7.653542219337937]
  専門家による実証から複合ダイナミクス行動を学習するためのフレームワークを提示する。 システムダイナミクスの近接近似としてスイッチング条件にエンコードされた接点を持つスイッチング線形ダイナミクスモデルを学ぶ。 次に、データ効率のよい制御学習のための微分可能なポリシークラスとして離散時間LQRを使用し、制御戦略を開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-26T04:40:24Z)
• Learning Contact Dynamics using Physically Structured Neural Networks [81.73947303886753]
  ディープニューラルネットワークと微分方程式の接続を用いて、オブジェクト間の接触ダイナミクスを表現するディープネットワークアーキテクチャのファミリを設計する。 これらのネットワークは,ノイズ観測から不連続な接触事象をデータ効率良く学習できることを示す。 以上の結果から,タッチフィードバックの理想化形態は,この学習課題を扱いやすくするための重要な要素であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-22T17:33:51Z)
• A Differentiable Contact Model to Extend Lagrangian and Hamiltonian Neural Networks for Modeling Hybrid Dynamics [10.019335078365705]
  本研究では,非摩擦・摩擦・非弾性の接触力学を捉えるための微分可能な接触モデルを提案する。 この枠組みは, 再構成係数と摩擦係数の異なる, 一連の挑戦的な2次元および3次元物理系上で実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-12T22:02:41Z)
• ADD: Analytically Differentiable Dynamics for Multi-Body Systems with Frictional Contact [26.408218913234872]
  剛体および変形可能な物体に対する摩擦接触を処理できる微分可能な動的解法を提案する。 本手法は, 摩擦接触の非平滑な性質に起因した主な困難を回避できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-02T09:51:36Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。