論文の概要: Visualizing High-Dimensional Configuration Spaces: A Comprehensive Analytical Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10918v2
- Date: Wed, 24 Apr 2024 07:26:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-26 23:08:00.964450
- Title: Visualizing High-Dimensional Configuration Spaces: A Comprehensive Analytical Approach
- Title（参考訳）: 高次元構成空間の可視化:包括的解析的アプローチ
- Authors: Jorge Ocampo Jimenez, Wael Suleiman,
- Abstract要約: マニピュレータロボットの高次元Cs表現を2次元形式で可視化するための新しい手法を提案する。
元の寸法を小さくすることなく高次元Cs近似の定性的評価を行うための新しいツールを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4143603294943439
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The representation of a Configuration Space C plays a vital role in accelerating the finding of a collision-free path for sampling-based motion planners where the majority of computation time is spent in collision checking of states. Traditionally, planners evaluate C's representations through limited evaluations of collision-free paths using the collision checker or by reducing the dimensionality of C for visualization. However, a collision checker may indicate high accuracy even when only a subset of the original C is represented; limiting the motion planner's ability to find paths comparable to those in the original C. Additionally, dealing with high-dimensional Cs is challenging, as qualitative evaluations become increasingly difficult in dimensions higher than three, where reduced-dimensional C evaluation may decrease accuracy in cluttered environments. In this paper, we present a novel approach for visualizing representations of high-dimensional Cs of manipulator robots in a 2D format. We provide a new tool for qualitative evaluation of high-dimensional Cs approximations without reducing the original dimension. This enhances our ability to compare the accuracy and coverage of two different high-dimensional Cs. Leveraging the kinematic chain of manipulator robots and human color perception, we show the efficacy of our method using a 7-degree-of-freedom CS of a manipulator robot. This visualization offers qualitative insights into the joint boundaries of the robot and the coverage of collision state combinations without reducing the dimensionality of the original data. To support our claim, we conduct a numerical evaluation of the proposed visualization.
- Abstract（参考訳）: 構成空間Cの表現は、状態の衝突チェックに計算時間の大半が費やされるサンプリングベースモーションプランナーのための衝突のない経路の発見を加速する上で重要な役割を担っている。
伝統的に、プランナーは衝突チェッカーを用いて衝突のない経路を限定的に評価したり、可視化のためにCの次元を小さくすることでCの表現を評価する。
しかし、衝突チェッカーは、元のCのサブセットだけが表現されている場合でも高い精度を示すことができ、また、移動プランナーが元のCのパスに匹敵するパスを見つける能力を制限することができる。
本稿では,マニピュレータロボットの高次元Cs表現を2次元形式で可視化するための新しい手法を提案する。
元の寸法を小さくすることなく高次元Cs近似の定性的評価を行うための新しいツールを提供する。
これにより、2つの異なる高次元Cの精度とカバレッジを比較する能力が向上する。
マニピュレータロボットのキネマティックチェーンと人間の色知覚を利用して,マニピュレータロボットの7自由度CSを用いて,本手法の有効性を示す。
この可視化は、ロボットの関節の境界と衝突状態の組み合わせのカバレッジに関する質的な洞察を、元のデータの次元性を低下させることなく提供する。
本主張を支持するために,提案した可視化の数値的な評価を行う。
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