論文の概要: Visualizing High-Dimensional Configuration Spaces For Robots: A
Comprehensive Approach for Quantitative and Qualitative Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10918v1
- Date: Mon, 18 Dec 2023 04:05:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-20 21:30:26.533550
- Title: Visualizing High-Dimensional Configuration Spaces For Robots: A
Comprehensive Approach for Quantitative and Qualitative Analysis
- Title（参考訳）: ロボットのための高次元構成空間の可視化:定量的・質的分析のための包括的アプローチ
- Authors: Jorge Ocampo Jimenez and Wael Suleiman
- Abstract要約: 本稿では,マニピュレータロボットの高次元CSを2次元形式で表現するための新しい手法を提案する。
具体的には,マニピュレータロボットのキネマティック・チェーンと,色調に基づいて色を知覚する人間の能力を利用する。
本研究では,マニピュレータロボットの7自由度CSを2次元プロジェクションで表現する手法の有効性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4895118383237099
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The reconstruction of Configuration Space (CS) from a limited number of
samples plays a vital role in expediting motion planning for random tree
algorithms. Traditionally, the evaluation of CS reconstruction is performed
through collision checking. However, employing the collision checker as an
evaluation measure can be misleading. In particular, a collision checker may
exhibit high accuracy even when only a subset of the original CS is
reconstructed, limiting the motion planner's ability to find paths comparable
to those in the original CS. Additionally, a significant challenge arises when
dealing with high-dimensional CSs, as it becomes increasingly difficult, if not
impossible, to perform qualitative evaluations when working in dimensions
higher than three.
In this paper, we introduce a novel approach for representing
high-dimensional CSs of manipulator robots in a 2D format. Specifically, we
leverage the kinematic chain of manipulator robots and the human ability to
perceive colors based on hue. This allows us to construct a visualization
comprising a series of pairs of 2D projections. We showcase the efficacy of our
method in representing a 7-degree-of-freedom CS of a manipulator robot in a 2D
projection. This representation provides qualitative insights into the joint
boundaries of the robot and the collision state combinations. From a
quantitative perspective, we show that the proposed representation not only
captures accuracy but also furnishes additional information, enhancing our
ability to compare two different high-dimensional CSs during the deployment
phase, beyond what is usually offered by the collision checker. The source code
is publicly available on our repository.
- Abstract（参考訳）: 少数のサンプルから構成空間(CS)を再構築することは、ランダムツリーアルゴリズムの運動計画の迅速化に重要な役割を果たす。
従来,CS再建の評価は衝突検査によって行われている。
しかし, 衝突チェッカーを評価指標として用いることは誤解を招く可能性がある。
特に、衝突チェッカーは、元のcsのサブセットのみが再構成された場合でも高い精度を示し、運動プランナーが元のcsに匹敵する経路を見つける能力を制限することができる。
さらに,高次元CSを扱う場合には,3次元以上の作業を行う場合の定性的評価が困難になるため,大きな課題が生じる。
本稿では,マニピュレータロボットの高次元CSを2次元形式で表現するための新しい手法を提案する。
具体的には,マニピュレータロボットのキネマティック・チェーンと,色調に基づく人間の知覚能力を利用する。
これにより、一連の2次元投影からなる可視化を構築することができる。
本研究では,マニピュレータロボットの7自由度CSを2次元投影で表現する手法の有効性を示す。
この表現は、ロボットの関節境界と衝突状態の組み合わせに関する質的な洞察を与える。
定量的な見地から,提案した表現は精度を捉えるだけでなく,追加情報も提供し,通常衝突チェッカーによって提供されるものを超えて,配置段階で2つの異なる高次元CSを比較する能力を高めた。
ソースコードは私たちのリポジトリで公開されています。
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