論文の概要: Pseudo-rigid body networks: learning interpretable deformable object dynamics from partial observations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07975v3
• Date: Wed, 20 Mar 2024 12:30:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-21 22:47:21.418339
• Title: Pseudo-rigid body networks: learning interpretable deformable object dynamics from partial observations
• Title（参考訳）: 擬似剛体ネットワーク:部分観測から解釈可能な変形可能な物体力学を学習する
• Authors: Shamil Mamedov, A. René Geist, Jan Swevers, Sebastian Trimpe,
• Abstract要約: 変形可能な線形オブジェクト(DLO)の正確な予測は、手作業で人間の解釈が可能であるが計算的に高速なモデルを必要とする場合、困難である。 本研究では、擬似剛体法(PRB)からインスピレーションを得て、動的ネットワークによって内部状態が経時的にアンロールされる剛体の直列鎖としてDLOをモデル化する。 このダイナミクスネットワークは、観測された運動変数をDLOの隠れ状態にマッピングする物理インフォームドエンコーダと共同で訓練されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.812545338121586
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate prediction of deformable linear object (DLO) dynamics is challenging if the task at hand requires a human-interpretable yet computationally fast model. In this work, we draw inspiration from the pseudo-rigid body method (PRB) and model a DLO as a serial chain of rigid bodies whose internal state is unrolled through time by a dynamics network. This dynamics network is trained jointly with a physics-informed encoder which maps observed motion variables to the DLO's hidden state. To encourage that the state acquires a physically meaningful representation, we leverage the forward kinematics of the PRB model as decoder. We demonstrate in robot experiments that the proposed DLO dynamics model provides physically interpretable predictions from partial observations while being on par with black-box models regarding prediction accuracy. The project code is available at: http://tinyurl.com/prb-networks
• Abstract（参考訳）: 変形可能な線形オブジェクト(DLO)の正確な予測は、手作業で人間の解釈が可能であるが計算的に高速なモデルを必要とする場合、困難である。 本研究では、擬似剛体法(PRB)からインスピレーションを得て、動的ネットワークによって内部状態が経時的にアンロールされる剛体の直列鎖としてDLOをモデル化する。 このダイナミクスネットワークは、観測された運動変数をDLOの隠れ状態にマッピングする物理インフォームドエンコーダと共同で訓練されている。 状態が物理的に意味のある表現を取得することを奨励するために、PRBモデルの前方運動学をデコーダとして活用する。 ロボット実験において,提案したDLO力学モデルは,予測精度に関するブラックボックスモデルと同等でありながら,部分的な観測から物理的に解釈可能な予測を提供することを示した。 プロジェクトのコードは、http://tinyurl.com/prb-networks.comで公開されている。

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