論文の概要: Spring-Rod System Identification via Differentiable Physics Engine
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.04910v1
- Date: Mon, 9 Nov 2020 04:36:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-28 00:32:34.660941
- Title: Spring-Rod System Identification via Differentiable Physics Engine
- Title（参考訳）: 微分可能な物理エンジンによるスプリングロッドシステムの同定
- Authors: Kun Wang, Mridul Aanjaneya and Kostas Bekris
- Abstract要約: 複雑なスプリングロッドアセンブリのシステム同定のための新しい微分可能な物理エンジンを提案する。
従来の物理エンジンと同様、動作の制御方程式の離散形式を用いて、エンジンの設計をモジュール化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.226310620727942
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a novel differentiable physics engine for system identification of
complex spring-rod assemblies. Unlike black-box data-driven methods for
learning the evolution of a dynamical system \emph{and} its parameters, we
modularize the design of our engine using a discrete form of the governing
equations of motion, similar to a traditional physics engine. We further reduce
the dimension from 3D to 1D for each module, which allows efficient learning of
system parameters using linear regression. The regression parameters correspond
to physical quantities, such as spring stiffness or the mass of the rod, making
the pipeline explainable. The approach significantly reduces the amount of
training data required, and also avoids iterative identification of data
sampling and model training. We compare the performance of the proposed engine
with previous solutions, and demonstrate its efficacy on tensegrity systems,
such as NASA's icosahedron.
- Abstract（参考訳）: 複雑なスプリングロッドアセンブリのシステム同定のための新しい微分可能な物理エンジンを提案する。
力学系 \emph{and} のパラメータを学習するためのブラックボックスデータ駆動手法とは異なり、従来の物理エンジンと類似した運動方程式の離散形式を用いて、我々のエンジンの設計をモジュール化する。
さらに,各モジュールの次元を3次元から1次元に減らし,線形回帰を用いたシステムパラメータの効率的な学習を可能にする。
回帰パラメータはバネ剛性やロッドの質量などの物理量に対応しており、パイプラインを説明可能である。
このアプローチは、必要なトレーニングデータの量を大幅に削減し、データサンプリングとモデルトレーニングの反復的識別を回避する。
提案するエンジンの性能を従来のソリューションと比較し,nasaのicosahedronのようなテンセグリティシステムの有効性を実証した。
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