論文の概要: Dynamics-Guided Diffusion Model for Robot Manipulator Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15038v1
• Date: Fri, 23 Feb 2024 01:19:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-02-26 15:59:53.406856
• Title: Dynamics-Guided Diffusion Model for Robot Manipulator Design
• Title（参考訳）: ロボットマニピュレータ設計のためのダイナミクス誘導拡散モデル
• Authors: Xiaomeng Xu, Huy Ha, Shuran Song
• Abstract要約: 本稿では,データ駆動型マニピュレータ幾何設計を所定の操作タスクのために生成するフレームワークを提案する。 タスク毎に異なる設計モデルをトレーニングする代わりに、私たちのアプローチでは、タスク間で共有される学習された動的ネットワークを採用しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.703003555261482
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Dynamics-Guided Diffusion Model, a data-driven framework for generating manipulator geometry designs for a given manipulation task. Instead of training different design models for each task, our approach employs a learned dynamics network shared across tasks. For a new manipulation task, we first decompose it into a collection of individual motion targets which we call target interaction profile, where each individual motion can be modeled by the shared dynamics network. The design objective constructed from the target and predicted interaction profiles provides a gradient to guide the refinement of finger geometry for the task. This refinement process is executed as a classifier-guided diffusion process, where the design objective acts as the classifier guidance. We evaluate our framework on various manipulation tasks, under the sensor-less setting using only an open-loop parallel jaw motion. Our generated designs outperform optimization-based and unguided diffusion baselines relatively by 31.5% and 45.3% on average manipulation success rate. With the ability to generate a design within 0.8 seconds, our framework could facilitate rapid design iteration and enhance the adoption of data-driven approaches for robotic mechanism design.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,データ駆動による操作操作のためのマニピュレータ形状設計生成フレームワークであるDynamics-Guided Diffusion Modelを提案する。 タスク毎に異なる設計モデルをトレーニングするのではなく、タスク間で共有される学習ダイナミクスネットワークを採用しています。 新たな操作タスクのために、まず個別の動作目標の集合に分解し、ターゲット間の相互作用プロファイルと呼び、各動作を共有動的ネットワークでモデル化する。 ターゲットと予測される相互作用プロファイルから構築された設計目的は、タスクのための指形状の洗練を導くための勾配を提供する。 この洗練処理は、設計目的が分類器ガイダンスとして機能する分類器誘導拡散プロセスとして実行される。 開ループ平行顎運動のみを用いて,センサレス環境下での様々な操作作業の枠組みを評価する。 生成した設計は,平均操作成功率の31.5%,45.3%と,最適化ベースラインと非誘導拡散ベースラインを上回った。 0.8秒以内に設計を生成する能力により、我々のフレームワークは迅速な設計のイテレーションを促進し、ロボット機構設計にデータ駆動アプローチを採用することができる。

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