論文の概要: LINKS: A dataset of a hundred million planar linkage mechanisms for data-driven kinematic design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.14567v1
• Date: Tue, 30 Aug 2022 23:33:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-01 13:53:15.046110
• Title: LINKS: A dataset of a hundred million planar linkage mechanisms for data-driven kinematic design
• Title（参考訳）: LINKS:データ駆動キネマティックデザインのための1億の平面リンク機構のデータセット
• Authors: Amin Heyrani Nobari, Akash Srivastava, Dan Gutfreund, Faez Ahmed
• Abstract要約: 本稿では,1自由度平面リンク機構と11億カプラ曲線のデータセットを提案する。 データセットは、既存のプラナー機構のデータベースの1000倍以上である。 1億のメカニズム、各メカニズムのシミュレーションデータ、各メカニズムによって生成される正規化されたパス、データの生成とシミュレートに使用されるコード、リンク機構のインタラクティブな設計のためのライブWebデモなど、さまざまなコンポーネントで構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.435660714803257
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce LINKS, a dataset of 100 million one degree of freedom planar linkage mechanisms and 1.1 billion coupler curves, which is more than 1000 times larger than any existing database of planar mechanisms and is not limited to specific kinds of mechanisms such as four-bars, six-bars, \etc which are typically what most databases include. LINKS is made up of various components including 100 million mechanisms, the simulation data for each mechanism, normalized paths generated by each mechanism, a curated set of paths, the code used to generate the data and simulate mechanisms, and a live web demo for interactive design of linkage mechanisms. The curated paths are provided as a measure for removing biases in the paths generated by mechanisms that enable a more even design space representation. In this paper, we discuss the details of how we can generate such a large dataset and how we can overcome major issues with such scales. To be able to generate such a large dataset we introduce a new operator to generate 1-DOF mechanism topologies, furthermore, we take many steps to speed up slow simulations of mechanisms by vectorizing our simulations and parallelizing our simulator on a large number of threads, which leads to a simulation 800 times faster than the simple simulation algorithm. This is necessary given on average, 1 out of 500 candidates that are generated are valid~(and all must be simulated to determine their validity), which means billions of simulations must be performed for the generation of this dataset. Then we demonstrate the depth of our dataset through a bi-directional chamfer distance-based shape retrieval study where we show how our dataset can be used directly to find mechanisms that can trace paths very close to desired target paths.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,1億の1次自由平面結合機構と111億のカプラ曲線のデータセットであるlinksを紹介する。これは,既存の平面機構のデータベースの1000倍以上の大きさで,一般的なデータベースに含まれる4つのバー,6つのバー,\etcといった特定のメカニズムに限定されない。 リンクは、1億のメカニズム、各メカニズムのシミュレーションデータ、各メカニズムによって生成される正規化されたパス、キュレーションされたパス、データを生成してメカニズムをシミュレートするコード、リンク機構をインタラクティブに設計するためのライブwebデモなど、さまざまなコンポーネントで構成されている。 キュレートされた経路は、より設計空間の表現を可能にするメカニズムによって生成された経路のバイアスを取り除く尺度として提供される。 本稿では,このような大規模データセットを生成する方法の詳細と,そのようなスケールで大きな問題を克服する方法について述べる。 このような大きなデータセットを生成するために,1-DOF機構トポロジを生成するための新しい演算子を導入し,さらにシミュレーションをベクトル化し,シミュレータを多数のスレッドで並列化することで機構の遅いシミュレーションを高速化し,単純なシミュレーションアルゴリズムよりも800倍高速なシミュレーションを実現する。 これは、平均して500の候補のうち1つが有効である(そして全員が妥当性を決定するためにシミュレートされなければならない)ため、このデータセットの生成には数十億のシミュレーションが実行されなければならない。 次に、双方向のチャンファー距離に基づく形状検索研究を通して、データセットの深さを実証し、データセットを直接使用して、望ましい目標経路に非常に近い経路を辿るメカニズムを見つける方法を示す。

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