論文の概要: Reaching Through Latent Space: From Joint Statistics to Path Planning in Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11779v1
• Date: Fri, 21 Oct 2022 07:25:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 16:14:48.146676
• Title: Reaching Through Latent Space: From Joint Statistics to Path Planning in Manipulation
• Title（参考訳）: 潜在空間の到達:共同統計からマニピュレーションにおける経路計画へ
• Authors: Chia-Man Hung, Shaohong Zhong, Walter Goodwin, Oiwi Parker Jones, Martin Engelcke, Ioannis Havoutis, Ingmar Posner
• Abstract要約: 本稿では,ロボットマニピュレータのための経路計画手法を提案する。 経路は、ロボットのポーズ生成モデルの潜在空間における反復的最適化によって生成される。 我々のモデルはランダムにサンプリングされたロボットのポーズに基づいてタスク非依存で訓練されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.38185646091712
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We present a novel approach to path planning for robotic manipulators, in which paths are produced via iterative optimisation in the latent space of a generative model of robot poses. Constraints are incorporated through the use of constraint satisfaction classifiers operating on the same space. Optimisation leverages gradients through our learned models that provide a simple way to combine goal reaching objectives with constraint satisfaction, even in the presence of otherwise non-differentiable constraints. Our models are trained in a task-agnostic manner on randomly sampled robot poses. In baseline comparisons against a number of widely used planners, we achieve commensurate performance in terms of task success, planning time and path length, performing successful path planning with obstacle avoidance on a real 7-DoF robot arm.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ロボットのポーズ生成モデルの潜在空間における反復最適化により経路を生成できるロボットマニピュレータの経路計画手法を提案する。 制約は、同じ空間で動作する制約満足度分類器を用いて組み込まれる。 最適化は、目標達成目標と制約満足度を組み合わせるための簡単な方法を提供する、学習したモデルを通じて勾配を活用する。 我々のモデルはランダムにサンプリングされたロボットのポーズに基づいてタスク非依存で訓練されている。 広く利用されている多くのプランナーと比較して,タスク成功,計画時間,経路長の両面から,実際の7-DoFロボットアームの障害物回避による経路計画を成功させる。

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