論文の概要: Comparing SONN Types for Efficient Robot Motion Planning in the Configuration Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09914v1
• Date: Fri, 18 Mar 2022 12:47:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-21 19:47:14.664639
• Title: Comparing SONN Types for Efficient Robot Motion Planning in the Configuration Space
• Title（参考訳）: 構成空間における効率的なロボット運動計画のためのSONN型の比較
• Authors: Lea Steffen, Tobias Weyer, Katharina Glueck, Stefan Ulbrich, Arne Roennau, R\"udiger Dillmann
• Abstract要約: 自己組織化ニューラルネットワーク(SONN)とその有名な候補である自己組織化マップは、Cスペース削減に有用なツールであることが証明されている。 我々は,従来の研究を追加モデルで拡張し,人間の動作データからロボットの運動学へのアプローチを適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Motion planning in the configuration space (C-space) induces benefits, such as smooth trajectories. It becomes more complex as the degrees of freedom (DOF) increase. This is due to the direct relation between the dimensionality of the search space and the DOF. Self-organizing neural networks (SONN) and their famous candidate, the Self-Organizing Map, have been proven to be useful tools for C-space reduction while preserving its underlying topology, as presented in [29]. In this work, we extend our previous study with additional models and adapt the approach from human motion data towards robots' kinematics. The evaluation includes the best performant models from [29] and three additional SONN architectures, representing the consequent continuation of this previous work. Generated Trajectories, planned with the different SONN models, were successfully tested in a robot simulation.
• Abstract（参考訳）: 構成空間(c空間)における動き計画では、滑らかな軌道などの利点が引き起こされる。 自由度(DOF)が増加するにつれて、より複雑になる。 これは、探索空間の次元と DOF との直接的な関係によるものである。 自己組織化ニューラルネットワーク(SONN)とその有名な候補である自己組織化マップ(Self-Organizing Map)は,[29]に示すように,その基盤となるトポロジを保ちながら,C空間削減に有用なツールであることが証明されている。 本研究では,従来の研究を新たなモデルで拡張し,人間の運動データからロボットの運動学へアプローチする。 評価には、[29]と3つのSONNアーキテクチャの最高のパフォーマンスモデルが含まれており、この前の作業の連続性を表している。 異なるSONNモデルで計画された生成軌道は、ロボットシミュレーションでうまくテストされた。

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