論文の概要: SoftMAC: Differentiable Soft Body Simulation with Forecast-based Contact Model and Two-way Coupling with Articulated Rigid Bodies and Clothes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03297v2
• Date: Sat, 16 Mar 2024 05:01:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 02:52:49.314983
• Title: SoftMAC: Differentiable Soft Body Simulation with Forecast-based Contact Model and Two-way Coupling with Articulated Rigid Bodies and Clothes
• Title（参考訳）: ソフトMAC:予測型接触モデルと人工剛体と衣服の双方向結合による異種軟体シミュレーション
• Authors: Min Liu, Gang Yang, Siyuan Luo, Lin Shao,
• Abstract要約: 我々は,柔らかい体と硬い体と衣服を結合する,微分可能なシミュレーションフレームワークであるSoftMACを提案する。 変形性および非揮発性衣料メッシュとMPM粒子を結合するために, 浸透トレーシングアルゴリズムを提案する。 提案した微分可能なパイプラインの有効性と精度を検証するための総合的な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.93869411097782
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Differentiable physics simulation provides an avenue to tackle previously intractable challenges through gradient-based optimization, thereby greatly improving the efficiency of solving robotics-related problems. To apply differentiable simulation in diverse robotic manipulation scenarios, a key challenge is to integrate various materials in a unified framework. We present SoftMAC, a differentiable simulation framework that couples soft bodies with articulated rigid bodies and clothes. SoftMAC simulates soft bodies with the continuum-mechanics-based Material Point Method (MPM). We provide a novel forecast-based contact model for MPM, which effectively reduces penetration without introducing other artifacts like unnatural rebound. To couple MPM particles with deformable and non-volumetric clothes meshes, we also propose a penetration tracing algorithm that reconstructs the signed distance field in local area. Diverging from previous works, SoftMAC simulates the complete dynamics of each modality and incorporates them into a cohesive system with an explicit and differentiable coupling mechanism. The feature empowers SoftMAC to handle a broader spectrum of interactions, such as soft bodies serving as manipulators and engaging with underactuated systems. We conducted comprehensive experiments to validate the effectiveness and accuracy of the proposed differentiable pipeline in downstream robotic manipulation applications. Supplementary materials and videos are available on our project website at https://sites.google.com/view/softmac.
• Abstract（参考訳）: 微分物理学シミュレーションは、勾配に基づく最適化を通じて、これまで難解だった課題に対処する方法を提供し、それによってロボット関連問題の解法効率を大幅に改善する。 多様なロボット操作シナリオに微分可能シミュレーションを適用するためには、様々な材料を統一されたフレームワークに統合することが課題である。 我々は,柔らかい体と硬い体と衣服を結合する,微分可能なシミュレーションフレームワークであるSoftMACを提案する。 ソフトMACは、連続力学に基づくマテリアルポイント法(MPM)で軟体をシミュレートする。 非自然的リバウンドのような他のアーティファクトを導入することなく、侵入を効果的に抑制できる新しい予測ベースのMPM接触モデルを提供する。 変形性および非体積性の衣服メッシュとMPM粒子を結合するために,局所領域の符号付き距離場を再構成する浸透追跡アルゴリズムを提案する。 以前の研究と異なり、SoftMACは各モードの完全なダイナミクスをシミュレートし、明示的で微分可能なカップリング機構を持つ凝集系にそれらを組み込む。 この機能はSoftMACに、マニピュレータとして機能するソフトボディや不動システムなど、幅広い相互作用のスペクトルを扱う権限を与える。 下流ロボット操作アプリケーションにおいて,提案した差別化可能なパイプラインの有効性と精度を検証するための総合的な実験を行った。 追加資料とビデオはプロジェクトのWebサイトでhttps://sites.google.com/view/softmac.comで公開されている。

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