論文の概要: Isometric Motion Manifold Primitives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17072v1
• Date: Thu, 26 Oct 2023 00:28:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-27 22:41:14.693331
• Title: Isometric Motion Manifold Primitives
• Title（参考訳）: 等尺運動マニフォールドプリミティブ
• Authors: Yonghyeon Lee
• Abstract要約: モーション・マニフォールド・プリミティブ (Motion Manifold Primitive, MMP) は、与えられたタスクに対して、それぞれのタスクを完遂できる軌道の連続多様体を生成する。 その結果,MMPの性能は潜在空間の幾何学的歪みにより著しく低下することがわかった。 IMP(Isometric Motion Manifold Primitives)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.982922468400902
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Motion Manifold Primitive (MMP) produces, for a given task, a continuous manifold of trajectories each of which can successfully complete the task. It consists of the decoder function that parametrizes the manifold and the probability density in the latent coordinate space. In this paper, we first show that the MMP performance can significantly degrade due to the geometric distortion in the latent space -- by distortion, we mean that similar motions are not located nearby in the latent space. We then propose {\it Isometric Motion Manifold Primitives (IMMP)} whose latent coordinate space preserves the geometry of the manifold. For this purpose, we formulate and use a Riemannian metric for the motion space (i.e., parametric curve space), which we call a {\it CurveGeom Riemannian metric}. Experiments with planar obstacle-avoiding motions and pushing manipulation tasks show that IMMP significantly outperforms existing MMP methods. Code is available at https://github.com/Gabe-YHLee/IMMP-public.
• Abstract（参考訳）: 運動多様体プリミティブ(mmp)は、与えられたタスクに対して、それぞれがうまくタスクを完了できる軌道の連続多様体を生成する。 これは、多様体と潜在座標空間の確率密度をパラメータ化するデコーダ関数からなる。 本稿では, 遅延空間の幾何学的歪みにより, MMPの性能が著しく低下することを示し, 歪みにより, 類似の運動が潜空間の近傍に存在しないことを意味する。 次に, 座標空間が多様体の幾何を保存するようなIMMP (it Isometric Motion Manifold Primitives) を提案する。 この目的のために、運動空間(つまりパラメトリック曲線空間)に対してリーマン計量を定式化し、使用し、それを {\displaystyle {\it CurveGeom Riemannian metric} と呼ぶ。 平面障害物回避動作と押圧操作による実験により,IMMPは既存のMMP法よりも有意に優れていた。 コードはhttps://github.com/Gabe-YHLee/IMMP-publicで入手できる。

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