Fugu-MT 論文翻訳(概要): Teaching Robots to Build Simulations of Themselves

論文の概要: Teaching Robots to Build Simulations of Themselves

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12151v1
Date: Mon, 20 Nov 2023 20:03:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-23 03:10:42.159326
Title: Teaching Robots to Build Simulations of Themselves
Title（参考訳）: ロボットに自分自身のシミュレーションを
Authors: Yuhang Hu, Jiong Lin, Hod Lipson
Abstract要約: 本稿では,簡単な生ビデオデータのみを用いて,ロボットの形状,運動学,運動制御をモデル化し,予測するための自己教師付き学習フレームワークを提案する。ロボットは自分の動きを観察することで、自分自身をシミュレートし、様々なタスクのために空間的な動きを予測する能力を学ぶ。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.886658271375681
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Simulation enables robots to plan and estimate the outcomes of prospective actions without the need to physically execute them. We introduce a self-supervised learning framework to enable robots model and predict their morphology, kinematics and motor control using only brief raw video data, eliminating the need for extensive real-world data collection and kinematic priors. By observing their own movements, akin to humans watching their reflection in a mirror, robots learn an ability to simulate themselves and predict their spatial motion for various tasks. Our results demonstrate that this self-learned simulation not only enables accurate motion planning but also allows the robot to detect abnormalities and recover from damage.
Abstract（参考訳）: シミュレーションにより、ロボットは物理的に実行することなく、予測行動の結果を計画し、見積もることができる。本稿では,ロボットが簡単な生のビデオデータのみを用いて,その形態,運動学,運動制御をモデル化し,予測するための自己教師付き学習フレームワークを提案する。鏡で反射を見ている人間に似た、自分の動きを観察することで、ロボットは自分自身をシミュレートし、様々なタスクのために空間的な動きを予測する能力を学ぶ。この自己学習型シミュレーションは, 正確な動作計画を可能にするだけでなく, 異常を検知し, 損傷から回復することを可能にする。

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