論文の概要: DiffCo: Auto-Differentiable Proxy Collision Detection with Multi-class Labels for Safety-Aware Trajectory Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07413v1
• Date: Mon, 15 Feb 2021 09:31:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-16 15:19:49.048104
• Title: DiffCo: Auto-Differentiable Proxy Collision Detection with Multi-class Labels for Safety-Aware Trajectory Optimization
• Title（参考訳）: DiffCo:安全認識軌道最適化のためのマルチクラスラベルによる自動微分プロキシ衝突検出
• Authors: Yuheng Zhi, Nikhil Das, Michael Yip
• Abstract要約: DiffCoは、衝突検出のための最初の完全自動微分可能非パラメトリックモデルである。 バックプロパゲーションによる軌道最適化のための頑健な勾配を提供し、幾何学的手法よりも計算が10-100倍高速であることが多い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.35056843248536
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The objective of trajectory optimization algorithms is to achieve an optimal collision-free path between a start and goal state. In real-world scenarios where environments can be complex and non-homogeneous, a robot needs to be able to gauge whether a state will be in collision with various objects in order to meet some safety metrics. The collision detector should be computationally efficient and, ideally, analytically differentiable to facilitate stable and rapid gradient descent during optimization. However, methods today lack an elegant approach to detect collision differentiably, relying rather on numerical gradients that can be unstable. We present DiffCo, the first, fully auto-differentiable, non-parametric model for collision detection. Its non-parametric behavior allows one to compute collision boundaries on-the-fly and update them, requiring no pre-training and allowing it to update continuously in dynamic environments. It provides robust gradients for trajectory optimization via backpropagation and is often 10-100x faster to compute than its geometric counterparts. DiffCo also extends trivially to modeling different object collision classes for semantically informed trajectory optimization.
• Abstract（参考訳）: 軌道最適化アルゴリズムの目的は、開始状態と目標状態の間の最適な衝突のない経路を達成することである。 環境が複雑で非均質な現実のシナリオでは、ロボットは、いくつかの安全基準を満たすために、状態が様々な物体と衝突するかどうかを測定する必要がある。 衝突検知器は計算効率が高く、理想的には、最適化中に安定かつ迅速な勾配降下を容易にするために分析的に微分可能であるべきである。 しかし、今日の手法は、不安定な数値勾配に頼るのではなく、衝突を異なる方法で検出するエレガントなアプローチを欠いている。 DiffCoは、衝突検出のための最初の完全自動微分可能非パラメトリックモデルである。 非パラメトリックな振る舞いにより、衝突境界をオンザフライで計算し、それらを更新し、事前トレーニングを必要とせず、動的環境で継続的に更新することができる。 バックプロパゲーションによる軌道最適化のための頑健な勾配を提供し、幾何学的手法よりも計算が10-100倍高速であることが多い。 DiffCoはまた、意味的に情報化された軌道最適化のために異なるオブジェクト衝突クラスをモデリングすることにも自明に拡張する。

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