論文の概要: Neural Field Dynamics Model for Granular Object Piles Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00802v1
• Date: Wed, 1 Nov 2023 19:36:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-03 15:55:50.558730
• Title: Neural Field Dynamics Model for Granular Object Piles Manipulation
• Title（参考訳）: 粒状物パイル操作のためのニューラルフィールドダイナミクスモデル
• Authors: Shangjie Xue, Shuo Cheng, Pujith Kachana and Danfei Xu
• Abstract要約: 粒状材料操作のための学習に基づく動的モデルを提案する。 流体力学で一般的に使用されるユーレリア的アプローチに着想を得て,本手法は完全な畳み込みニューラルネットワークを採用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.452569633458037
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a learning-based dynamics model for granular material manipulation. Inspired by the Eulerian approach commonly used in fluid dynamics, our method adopts a fully convolutional neural network that operates on a density field-based representation of object piles and pushers, allowing it to exploit the spatial locality of inter-object interactions as well as the translation equivariance through convolution operations. Furthermore, our differentiable action rendering module makes the model fully differentiable and can be directly integrated with a gradient-based trajectory optimization algorithm. We evaluate our model with a wide array of piles manipulation tasks both in simulation and real-world experiments and demonstrate that it significantly exceeds existing latent or particle-based methods in both accuracy and computation efficiency, and exhibits zero-shot generalization capabilities across various environments and tasks.
• Abstract（参考訳）: 粒度操作のための学習に基づく動的モデルを提案する。 流体力学で一般的に用いられるオイラー的手法に着想を得て, 密度場に基づく物体のパイルとプッシャーの表現に完全畳み込みニューラルネットワークを適用し, 対象間相互作用の空間的局所性と畳み込み操作による翻訳等価性を活用した。 さらに, 微分可能なアクションレンダリングモジュールにより, モデルを完全に微分可能とし, 勾配に基づく軌道最適化アルゴリズムと直接統合することができる。 シミュレーションと実世界の実験の両方において,様々な操作タスクを用いてモデルを評価し,精度と計算効率の両方において,既存の潜在あるいは粒子ベースの方法を大幅に上回ることを実証し,様々な環境やタスクにまたがるゼロショット一般化能力を示す。

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