論文の概要: Simulated Data Generation Through Algorithmic Force Coefficient
Estimation for AI-Based Robotic Projectile Launch Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.12833v4
- Date: Fri, 26 Jan 2024 21:42:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-31 01:28:21.167863
- Title: Simulated Data Generation Through Algorithmic Force Coefficient
Estimation for AI-Based Robotic Projectile Launch Modeling
- Title（参考訳）: AIに基づくロボット発射発射モデルのためのアルゴリズム力係数推定によるデータ生成
- Authors: Sajiv Shah, Ayaan Haque, Fei Liu
- Abstract要約: 非剛体物体発射における力係数のアルゴリズム的推定のための新しい枠組みを提案する。
我々は、非剛体物体の発射軌道を正確にモデル化するための新しいトレーニングアルゴリズムと目的を実装した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.434188351403889
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Modeling of non-rigid object launching and manipulation is complex
considering the wide range of dynamics affecting trajectory, many of which may
be unknown. Using physics models can be inaccurate because they cannot account
for unknown factors and the effects of the deformation of the object as it is
launched; moreover, deriving force coefficients for these models is not
possible without extensive experimental testing. Recently, advancements in
data-powered artificial intelligence methods have allowed learnable models and
systems to emerge. It is desirable to train a model for launch prediction on a
robot, as deep neural networks can account for immeasurable dynamics. However,
the inability to collect large amounts of experimental data decreases
performance of deep neural networks. Through estimating force coefficients, the
accepted physics models can be leveraged to produce adequate supplemental data
to artificially increase the size of the training set, yielding improved neural
networks. In this paper, we introduce a new framework for algorithmic
estimation of force coefficients for non-rigid object launching, which can be
generalized to other domains, in order to generate large datasets. We implement
a novel training algorithm and objective for our deep neural network to
accurately model launch trajectory of non-rigid objects and predict whether
they will hit a series of targets. Our experimental results demonstrate the
effectiveness of using simulated data from force coefficient estimation and
shows the importance of simulated data for training an effective neural
network.
- Abstract（参考訳）: 非剛性物体の発射と操作のモデリングは、軌道に影響を与える幅広いダイナミクスを考慮すると複雑である。
物理モデルを使うことは、未知の要因や、発射時の物体の変形の影響を考慮できないため不正確であり、また、これらのモデルに対する力係数の導出は、広範囲の実験試験なしでは不可能である。
近年,データ駆動型人工知能の進歩により,学習可能なモデルやシステムが出現している。
ディープニューラルネットワークは計測不能なダイナミクスを考慮できるため、ロボットの打ち上げ予測のためのモデルを訓練することが望ましい。
しかし、大量の実験データを収集できないため、ディープニューラルネットワークの性能は低下する。
力係数を推定することにより、受理された物理モデルを利用して十分な補足データを生成し、トレーニングセットのサイズを人工的に増加させ、改良されたニューラルネットワークが得られる。
本稿では,非剛性物体の立ち上がりに対する力係数をアルゴリズム的に推定し,他の領域に一般化し,大規模データセットを生成するための新しい枠組みを提案する。
我々は,非剛体物体の発射軌道を正確にモデル化し,それらが一連の目標に達するかどうかを予測するための,新しいトレーニングアルゴリズムと目的を実装した。
実験結果は,力係数推定によるシミュレーションデータの有効性を示し,ニューラルネットワークの学習におけるシミュレーションデータの重要性を示す。
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