論文の概要: DiffCloud: Real-to-Sim from Point Clouds with Differentiable Simulation
and Rendering of Deformable Objects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03139v1
- Date: Thu, 7 Apr 2022 00:45:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-09 06:55:36.144063
- Title: DiffCloud: Real-to-Sim from Point Clouds with Differentiable Simulation
and Rendering of Deformable Objects
- Title（参考訳）: diffcloud: 微分可能なシミュレーションと変形可能なオブジェクトのレンダリングを備えたポイントクラウドからのリアル・トゥ・sim
- Authors: Priya Sundaresan, Rika Antonova, Jeannette Bohg
- Abstract要約: 変形可能な物体の操作に関する研究は、典型的には限られたシナリオで行われている。
様々な種類の変形と相互作用をサポートする現実的なシミュレータは、実験をスピードアップする可能性がある。
高度に変形可能なオブジェクトに対しては、シミュレータの出力と実際のオブジェクトの振る舞いを一致させることが困難である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.266002992029716
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Research in manipulation of deformable objects is typically conducted on a
limited range of scenarios, because handling each scenario on hardware takes
significant effort. Realistic simulators with support for various types of
deformations and interactions have the potential to speed up experimentation
with novel tasks and algorithms. However, for highly deformable objects it is
challenging to align the output of a simulator with the behavior of real
objects. Manual tuning is not intuitive, hence automated methods are needed. We
view this alignment problem as a joint perception-inference challenge and
demonstrate how to use recent neural network architectures to successfully
perform simulation parameter inference from real point clouds. We analyze the
performance of various architectures, comparing their data and training
requirements. Furthermore, we propose to leverage differentiable point cloud
sampling and differentiable simulation to significantly reduce the time to
achieve the alignment. We employ an efficient way to propagate gradients from
point clouds to simulated meshes and further through to the physical simulation
parameters, such as mass and stiffness. Experiments with highly deformable
objects show that our method can achieve comparable or better alignment with
real object behavior, while reducing the time needed to achieve this by more
than an order of magnitude. Videos and supplementary material are available at
https://tinyurl.com/diffcloud.
- Abstract（参考訳）: 変形可能なオブジェクトの操作に関する研究は通常、ハードウェア上の各シナリオの処理に多大な労力を要するため、限られたシナリオで実行される。
様々な種類の変形や相互作用をサポートするリアルシミュレータは、新しいタスクやアルゴリズムによる実験を高速化する可能性がある。
しかし、高度に変形可能なオブジェクトの場合、シミュレータの出力を実際のオブジェクトの振る舞いと整合させることは困難である。
手動チューニングは直感的ではないため、自動化メソッドが必要である。
我々はこのアライメント問題を共同認識推論問題とみなし、最近のニューラルネットワークアーキテクチャを用いて実点雲からのシミュレーションパラメータ推論をうまく実行する方法を実証する。
さまざまなアーキテクチャのパフォーマンスを分析し、データとトレーニング要件を比較します。
さらに,このアライメントの実現に要する時間を大幅に短縮するために,異なる点クラウドサンプリングと微分可能なシミュレーションを活用することを提案する。
我々は,点雲から模擬メッシュへ勾配を伝播し,さらに質量や剛性などの物理シミュレーションパラメータへ伝播する効率的な手法を用いる。
高度に変形可能なオブジェクトを用いた実験により、本手法は実際のオブジェクトの挙動と同等あるいはより良いアライメントを達成でき、これを実現するのに要する時間を1桁以上削減できることが示された。
ビデオと補足資料はhttps://tinyurl.com/diffcloud.comで入手できる。
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