論文の概要: Contact Points Discovery for Soft-Body Manipulations with Differentiable Physics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02835v1
• Date: Thu, 5 May 2022 17:59:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-06 14:50:17.822181
• Title: Contact Points Discovery for Soft-Body Manipulations with Differentiable Physics
• Title（参考訳）: 微分物理学を用いたソフトボディマニピュレーションのための接触点発見
• Authors: Sizhe Li, Zhiao Huang, Tao Du, Hao Su, Joshua B. Tenenbaum, Chuang Gan
• Abstract要約: 本稿では,ソフトボディのプラスチックを変形させる物理解法を導出する接触点探索手法(CPDeform)を提案する。 単一段階のタスクでは,移動優先度に基づいて適切な初期接触点を自動的に見つけることができる。 複雑なマルチステージタスクでは、トランスポート優先に基づいて、エンドエフェクタの接触点を反復的に切り替えることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.86385468927638
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Differentiable physics has recently been shown as a powerful tool for solving soft-body manipulation tasks. However, the differentiable physics solver often gets stuck when the initial contact points of the end effectors are sub-optimal or when performing multi-stage tasks that require contact point switching, which often leads to local minima. To address this challenge, we propose a contact point discovery approach (CPDeform) that guides the stand-alone differentiable physics solver to deform various soft-body plasticines. The key idea of our approach is to integrate optimal transport-based contact points discovery into the differentiable physics solver to overcome the local minima from initial contact points or contact switching. On single-stage tasks, our method can automatically find suitable initial contact points based on transport priorities. On complex multi-stage tasks, we can iteratively switch the contact points of end-effectors based on transport priorities. To evaluate the effectiveness of our method, we introduce PlasticineLab-M that extends the existing differentiable physics benchmark PlasticineLab to seven new challenging multi-stage soft-body manipulation tasks. Extensive experimental results suggest that: 1) on multi-stage tasks that are infeasible for the vanilla differentiable physics solver, our approach discovers contact points that efficiently guide the solver to completion; 2) on tasks where the vanilla solver performs sub-optimally or near-optimally, our contact point discovery method performs better than or on par with the manipulation performance obtained with handcrafted contact points.
• Abstract（参考訳）: 微分物理学は、ソフトボディ操作タスクを解く強力なツールとして最近示されている。 しかし、微分可能な物理ソルバは、エンドエフェクタの初期コンタクトポイントが最適でない場合や、コンタクトポイントスイッチを必要とする多段階タスクを行う場合、局所的なミニマムに繋がる場合、しばしば立ち往生する。 この課題に対処するために,単相微分可能な物理解法を導いて様々な軟質プラスチックを変形させるコンタクトポイント発見法(cpdeform)を提案する。 提案手法の鍵となる考え方は,初期接触点や接触切換から局所最小点を克服するために,最適輸送に基づく接触点発見を微分可能な物理解法に統合することである。 シングルステージタスクでは,移動優先度に基づいて適切な初期接触点を自動的に見つけることができる。 複雑なマルチステージタスクでは、トランスポート優先に基づいて、エンドエフェクタの接触点を反復的に切り替えることができる。 本手法の有効性を評価するために,既存の微分可能な物理ベンチマークである plasticinelab を7つの新しい多段階ソフトボディ操作タスクに拡張した plasticinelab-m を提案する。 実験結果は以下の通りである。 1) バニラ微分可能な物理解法では実現不可能な多段階タスクにおいて,我々は,解法を完了に導くための接触点を探索する。 2) バニラソルバが準最適又はほぼ最適に実行するタスクにおいて,接触点検出法は手作り接触点を用いた操作性能と同等以上の性能を示す。

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