論文の概要: Neural Implicit Swept Volume Models for Fast Collision Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15281v3
• Date: Wed, 13 Mar 2024 08:34:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 17:27:38.606406
• Title: Neural Implicit Swept Volume Models for Fast Collision Detection
• Title（参考訳）: 高速衝突検出のためのニューラルインプシトリ・スプープ体積モデル
• Authors: Dominik Joho, Jonas Schwinn, Kirill Safronov
• Abstract要約: 本稿では,深層学習に基づく符号付き距離計算の高速化と幾何衝突チェッカーの精度保証を併用したアルゴリズムを提案する。 シミュレーションおよび実世界のロボット実験において、我々のアプローチを検証するとともに、商用ビンピッキングアプリケーションを高速化できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Collision detection is one of the most time-consuming operations during motion planning. Thus, there is an increasing interest in exploring machine learning techniques to speed up collision detection and sampling-based motion planning. A recent line of research focuses on utilizing neural signed distance functions of either the robot geometry or the swept volume of the robot motion. Building on this, we present a novel neural implicit swept volume model to continuously represent arbitrary motions parameterized by their start and goal configurations. This allows to quickly compute signed distances for any point in the task space to the robot motion. Further, we present an algorithm combining the speed of the deep learning-based signed distance computations with the strong accuracy guarantees of geometric collision checkers. We validate our approach in simulated and real-world robotic experiments, and demonstrate that it is able to speed up a commercial bin picking application.
• Abstract（参考訳）: 衝突検出は、運動計画において最も時間を要する操作の1つである。 このようにして、衝突検出とサンプリングに基づくモーションプランニングを高速化する機械学習技術の研究への関心が高まっている。 最近の研究は、ロボットの幾何学的、または、ロボットの動きの旋回体積のニューラルサインされた距離関数の活用に焦点を当てている。 そこで我々は,その開始とゴール設定によってパラメータ化される任意の動きを連続的に表現するニューラル暗黙ボリュームモデルを提案する。 これにより、ロボットの動きに対するタスク空間内の任意の点の符号付き距離を素早く計算することができる。 さらに,深層学習に基づく符号付き距離計算の高速化と幾何衝突チェッカーの精度保証を併用したアルゴリズムを提案する。 シミュレーションおよび実世界のロボット実験において、我々のアプローチを検証するとともに、商用ビンピッキングアプリケーションを高速化できることを実証する。

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