論文の概要: SoftZoo: A Soft Robot Co-design Benchmark For Locomotion In Diverse Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09555v1
• Date: Thu, 16 Mar 2023 17:59:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-17 14:10:24.550089
• Title: SoftZoo: A Soft Robot Co-design Benchmark For Locomotion In Diverse Environments
• Title（参考訳）: SoftZoo: 多様な環境におけるロコモーションのためのソフトロボットの共同設計ベンチマーク
• Authors: Tsun-Hsuan Wang, Pingchuan Ma, Andrew Everett Spielberg, Zhou Xian, Hao Zhang, Joshua B. Tenenbaum, Daniela Rus, Chuang Gan
• Abstract要約: 我々は,多様な環境下での移動を支援するソフトロボットの共同設計プラットフォームであるSoftZooを紹介する。 SoftZooは、平らな地面、砂漠、湿地、粘土、氷、雪、浅い水、海などの環境をシミュレートする機能など、自然にヒントを得た幅広い素材セットをサポートしている。 それは、高速な移動、アジャイルな回転、パスフォローなど、ソフトロボティクスに関連するさまざまなタスクを提供し、形態学と制御のための微分可能な設計表現を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 111.91255476270526
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: While significant research progress has been made in robot learning for control, unique challenges arise when simultaneously co-optimizing morphology. Existing work has typically been tailored for particular environments or representations. In order to more fully understand inherent design and performance tradeoffs and accelerate the development of new breeds of soft robots, a comprehensive virtual platform with well-established tasks, environments, and evaluation metrics is needed. In this work, we introduce SoftZoo, a soft robot co-design platform for locomotion in diverse environments. SoftZoo supports an extensive, naturally-inspired material set, including the ability to simulate environments such as flat ground, desert, wetland, clay, ice, snow, shallow water, and ocean. Further, it provides a variety of tasks relevant for soft robotics, including fast locomotion, agile turning, and path following, as well as differentiable design representations for morphology and control. Combined, these elements form a feature-rich platform for analysis and development of soft robot co-design algorithms. We benchmark prevalent representations and co-design algorithms, and shed light on 1) the interplay between environment, morphology, and behavior; 2) the importance of design space representations; 3) the ambiguity in muscle formation and controller synthesis; and 4) the value of differentiable physics. We envision that SoftZoo will serve as a standard platform and template an approach toward the development of novel representations and algorithms for co-designing soft robots' behavioral and morphological intelligence.
• Abstract（参考訳）: 制御のためのロボット学習では重要な研究が進められているが、同時に形態を最適化する場合に独特の課題が発生する。 既存の作業は通常、特定の環境や表現用に調整されている。 固有の設計と性能上のトレードオフをより深く理解し、新しいタイプのソフトロボットの開発を加速するためには、確立されたタスク、環境、評価指標を備えた包括的なバーチャルプラットフォームが必要である。 本研究では,多様な環境におけるロコモーションのためのソフトロボット共同設計プラットフォームsoftzooを紹介する。 SoftZooは、平らな地面、砂漠、湿地、粘土、氷、雪、浅い水、海などの環境をシミュレートする機能など、自然にヒントを得た幅広い素材セットをサポートしている。 さらに、高速移動、アジャイル回転、パスフォローなど、ソフトロボティクスに関連するさまざまなタスクや、形態学と制御のための微分可能な設計表現を提供する。 これらの要素を組み合わせることで、ソフトロボットの共同設計アルゴリズムの分析と開発のための機能豊富なプラットフォームを形成する。 代表的な表現と共設計アルゴリズムをベンチマークし、光を当てる 1) 環境,形態,行動の相互作用 2) 意匠空間の表現の重要性 3)筋肉形成とコントローラ合成の曖昧さ,及び 4) 微分可能な物理学の価値。 私たちはsoftzooが標準的なプラットフォームとなり、ソフトロボットの行動と形態的知性の共同設計のための新しい表現とアルゴリズムの開発へのアプローチをテンプレート化することを期待しています。

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