論文の概要: SE(3)-DiffusionFields: Learning smooth cost functions for joint grasp and motion optimization through diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03855v4
• Date: Sun, 18 Jun 2023 08:29:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 05:49:27.730790
• Title: SE(3)-DiffusionFields: Learning smooth cost functions for joint grasp and motion optimization through diffusion
• Title（参考訳）: SE(3)-DiffusionFields:拡散による関節握りと運動最適化のためのスムーズなコスト関数の学習
• Authors: Julen Urain and Niklas Funk and Jan Peters and Georgia Chalvatzaki
• Abstract要約: 本研究では,データ駆動型SE(3)コスト関数を拡散モデルとして学習する手法を提案する。 我々は6DoFグルーピングのためのSE(3)拡散モデルの学習に重点を置いており、関節グルーピングと運動最適化のための新しい枠組みを生み出している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.25379651790627
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-objective optimization problems are ubiquitous in robotics, e.g., the optimization of a robot manipulation task requires a joint consideration of grasp pose configurations, collisions and joint limits. While some demands can be easily hand-designed, e.g., the smoothness of a trajectory, several task-specific objectives need to be learned from data. This work introduces a method for learning data-driven SE(3) cost functions as diffusion models. Diffusion models can represent highly-expressive multimodal distributions and exhibit proper gradients over the entire space due to their score-matching training objective. Learning costs as diffusion models allows their seamless integration with other costs into a single differentiable objective function, enabling joint gradient-based motion optimization. In this work, we focus on learning SE(3) diffusion models for 6DoF grasping, giving rise to a novel framework for joint grasp and motion optimization without needing to decouple grasp selection from trajectory generation. We evaluate the representation power of our SE(3) diffusion models w.r.t. classical generative models, and we showcase the superior performance of our proposed optimization framework in a series of simulated and real-world robotic manipulation tasks against representative baselines.
• Abstract（参考訳）: 多目的最適化問題は、ロボット工学においてユビキタスである。例えば、ロボット操作タスクの最適化には、ポーズの設定、衝突、関節制限の把握に関する共同検討が必要である。 いくつかの要求は容易に手作業で設計できるが、例えば、軌道の滑らかさはデータから学習する必要がある。 本稿では,データ駆動型se(3)コスト関数を拡散モデルとして学習する手法を提案する。 拡散モデルは高度に表現されたマルチモーダル分布を表現することができ、スコアマッチングトレーニングの目的のため、空間全体に適切な勾配を示すことができる。 拡散モデルとしての学習コストは、他のコストとシームレスに1つの微分可能な目的関数に統合し、関節勾配に基づく運動最適化を可能にする。 本研究では,6dof把持のためのse(3)拡散モデルの学習に着目し,把持選択と軌道生成を分離することなく,関節把持と運動最適化の新しい枠組みを創り出す。 本研究は,SE(3)拡散モデルw.r.t.古典的生成モデルの表現力を評価し,代表的ベースラインに対するシミュレーションおよび実世界のロボット操作の一連のタスクにおいて,提案した最適化フレームワークの優れた性能を示す。

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