論文の概要: CycleIK: Neuro-inspired Inverse Kinematics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11554v1
• Date: Fri, 21 Jul 2023 13:03:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-24 12:34:44.037785
• Title: CycleIK: Neuro-inspired Inverse Kinematics
• Title（参考訳）: cycleik:神経インスパイアされた逆運動学
• Authors: Jan-Gerrit Habekost, Erik Strahl, Philipp Allgeuer, Matthias Kerzel, Stefan Wermter
• Abstract要約: CycleIKは、逆運動学(Inverse Kiinematics, IK)タスクのための2つの新しい神経誘発手法をラップする神経ロボティックアプローチである。 我々は、これらをハイブリッド神経遺伝IKパイプラインに組み込むことによって、さらなる最適化を実現する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.29529468290859
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The paper introduces CycleIK, a neuro-robotic approach that wraps two novel neuro-inspired methods for the inverse kinematics (IK) task, a Generative Adversarial Network (GAN), and a Multi-Layer Perceptron architecture. These methods can be used in a standalone fashion, but we also show how embedding these into a hybrid neuro-genetic IK pipeline allows for further optimization via sequential least-squares programming (SLSQP) or a genetic algorithm (GA). The models are trained and tested on dense datasets that were collected from random robot configurations of the new Neuro-Inspired COLlaborator (NICOL), a semi-humanoid robot with two redundant 8-DoF manipulators. We utilize the weighted multi-objective function from the state-of-the-art BioIK method to support the training process and our hybrid neuro-genetic architecture. We show that the neural models can compete with state-of-the-art IK approaches, which allows for deployment directly to robotic hardware. Additionally, it is shown that the incorporation of the genetic algorithm improves the precision while simultaneously reducing the overall runtime.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,逆キネマティクス(IK)課題,GAN(Generative Adversarial Network),マルチ層パーセプトロンアーキテクチャ(Multi-Layer Perceptron architecture)の2つの新しい手法をラップする神経ロボティクス手法であるCycleIKを紹介する。 これらの手法はスタンドアロンで使用することができるが、これらをハイブリッド神経遺伝IKパイプラインに組み込むことで、逐次最小二乗プログラミング(SLSQP)や遺伝的アルゴリズム(GA)を介してさらに最適化できることを示す。 モデルは、2つの冗長な8-DoFマニピュレータを備えた半人型ロボットであるNICOL(Neuro-Inspired COLlaborator)のランダムなロボット構成から収集された高密度データセットに基づいてトレーニングされ、テストされる。 我々は,最先端のbioik法による重み付き多目的関数を用いて,学習過程とハイブリッドニューロジェネティックアーキテクチャを支援する。 ニューラルモデルは最先端のIKアプローチと競合し、ロボットハードウェアに直接デプロイできることを示す。 さらに, 遺伝的アルゴリズムの導入により, 全体の実行時間を削減すると同時に精度が向上することを示した。

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