論文の概要: On discrete symmetries of robotics systems: A group-theoretic and data-driven analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10433v3
• Date: Fri, 7 Jul 2023 13:32:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-10 15:45:01.179116
• Title: On discrete symmetries of robotics systems: A group-theoretic and data-driven analysis
• Title（参考訳）: ロボットシステムの離散対称性について:群理論とデータ駆動解析
• Authors: Daniel Ordonez-Apraez, Mario Martin, Antonio Agudo and Francesc Moreno-Noguer
• Abstract要約: 力学系の離散的形態対称性について検討する。 これらの対称性は、系の形態学における1つ以上の平面/対称性の軸の存在から生じる。 我々はこれらの対称性をデータ拡張と$G$-equivariant Neural Networkを用いて活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.92081817503126
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a comprehensive study on discrete morphological symmetries of dynamical systems, which are commonly observed in biological and artificial locomoting systems, such as legged, swimming, and flying animals/robots/virtual characters. These symmetries arise from the presence of one or more planes/axis of symmetry in the system's morphology, resulting in harmonious duplication and distribution of body parts. Significantly, we characterize how morphological symmetries extend to symmetries in the system's dynamics, optimal control policies, and in all proprioceptive and exteroceptive measurements related to the system's dynamics evolution. In the context of data-driven methods, symmetry represents an inductive bias that justifies the use of data augmentation or symmetric function approximators. To tackle this, we present a theoretical and practical framework for identifying the system's morphological symmetry group $\G$ and characterizing the symmetries in proprioceptive and exteroceptive data measurements. We then exploit these symmetries using data augmentation and $\G$-equivariant neural networks. Our experiments on both synthetic and real-world applications provide empirical evidence of the advantageous outcomes resulting from the exploitation of these symmetries, including improved sample efficiency, enhanced generalization, and reduction of trainable parameters.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,脚部,水泳,飛ぶ動物・ロボット・バーチャルキャラクタといった生体・人工のロコモティングシステムにおいて一般的に観察される力学系の離散的形態的対称性に関する包括的研究を行う。 これらの対称性は、系の形態学における1つ以上の平面/対称性の軸の存在から生じ、調和した重複と身体部分の分布をもたらす。 特に,形態的対称性がシステムの動力学,最適制御政策,およびシステムの動力学進化に関連するすべての固有的および外的測定において対称性にどのように拡張するかを特徴付ける。 データ駆動方式の文脈では、対称性はデータ拡張や対称関数近似の使用を正当化する帰納的バイアスを表す。 そこで本研究では,システムの形態的対称性群を$\G$で同定し,その対称性を固有化するための理論的,実用的な枠組みを提案する。 次に、データ拡張と$\G$-equivariant Neural Networkを用いてこれらの対称性を利用する。 本研究は, サンプル効率の向上, 一般化の促進, トレーニング可能なパラメータの削減など, これらの対称性の活用による有利な結果の実証的証拠を提供する。

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