論文の概要: Symmetry-Aware Robot Design with Structured Subgroups

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00036v1
• Date: Wed, 31 May 2023 08:57:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 20:26:16.859037
• Title: Symmetry-Aware Robot Design with Structured Subgroups
• Title（参考訳）: 構造化部分群を用いた対称性アウェアロボットの設計
• Authors: Heng Dong, Junyu Zhang, Tonghan Wang, Chongjie Zhang
• Abstract要約: 本稿では,ロボット設計プロセスに対称性探索を組み込むことにより,設計空間の構造を活用するシンメトリ・アウェア・ロボット設計フレームワークを提案する。 具体的には、二面群の部分群の対称性を表現し、構造化された部分群の最適対称性を探索する。 このようにして、SARDは理論的に解析された元の設計空間をカバーしながら効率的な対称ロボットを設計できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.422714467666637
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Robot design aims at learning to create robots that can be easily controlled and perform tasks efficiently. Previous works on robot design have proven its ability to generate robots for various tasks. However, these works searched the robots directly from the vast design space and ignored common structures, resulting in abnormal robots and poor performance. To tackle this problem, we propose a Symmetry-Aware Robot Design (SARD) framework that exploits the structure of the design space by incorporating symmetry searching into the robot design process. Specifically, we represent symmetries with the subgroups of the dihedral group and search for the optimal symmetry in structured subgroups. Then robots are designed under the searched symmetry. In this way, SARD can design efficient symmetric robots while covering the original design space, which is theoretically analyzed. We further empirically evaluate SARD on various tasks, and the results show its superior efficiency and generalizability.
• Abstract（参考訳）: ロボットデザインは、容易に制御でき、効率的にタスクを遂行できるロボットを学習することを目的としている。 ロボットの設計に関するこれまでの研究は、さまざまなタスクでロボットを生成できることを証明している。 しかし、これらの作品は広大な設計空間から直接ロボットを探索し、共通の構造を無視し、異常なロボットと低い性能を生み出した。 そこで本研究では,ロボット設計プロセスに対称性探索を組み込むことで,設計空間の構造を活用できる対称性認識ロボット設計(sard)フレームワークを提案する。 具体的には、二面群の部分群の対称性を表現し、構造化された部分群の最適対称性を求める。 そして、ロボットは探索された対称性の下で設計される。 このようにして、SARDは理論的に解析された元の設計空間をカバーしながら効率的な対称ロボットを設計できる。 さらに,SARDを様々なタスクで評価し,その効率性と一般化性を示した。

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