論文の概要: Homeostatic motion planning with innate physics knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15384v1
• Date: Fri, 23 Feb 2024 15:30:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-26 14:11:28.622981
• Title: Homeostatic motion planning with innate physics knowledge
• Title（参考訳）: 自然界の物理知識を取り入れたホメオスタティック・モーションプランニング
• Authors: Giulia Lafratta, Bernd Porr, Christopher Chandler, Alice Miller
• Abstract要約: 単純な動物でさえ、ロボット工学ではまだ再現されていない複雑な計画を開発し、実行することができる。 離散閉ループ制御器と一時閉ループ制御器の集合を定義することで解を提案する。 提案するフレームワークは実際のロボット向けに実装され、概念実証として2つのシナリオでテストされた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Living organisms interact with their surroundings in a closed-loop fashion, where sensory inputs dictate the initiation and termination of behaviours. Even simple animals are able to develop and execute complex plans, which has not yet been replicated in robotics using pure closed-loop input control. We propose a solution to this problem by defining a set of discrete and temporary closed-loop controllers, called "tasks", each representing a closed-loop behaviour. We further introduce a supervisory module which has an innate understanding of physics and causality, through which it can simulate the execution of task sequences over time and store the results in a model of the environment. On the basis of this model, plans can be made by chaining temporary closed-loop controllers. The proposed framework was implemented for a real robot and tested in two scenarios as proof of concept.
• Abstract（参考訳）: 生物は閉じたループで周囲の環境と相互作用し、感覚入力が行動の開始と終了を決定づける。 単純な動物でさえ、純粋なクローズドループ入力制御を使用してロボット工学ではまだ複製されていない複雑な計画を開発し実行することができる。 そこで我々は,各閉ループ動作を表す個別かつ一時的な閉ループ制御器"tasks"を定義し,この問題に対する解決策を提案する。 さらに,物理と因果関係を内在的に理解するスーパーバイザリーモジュールを導入し,タスクシーケンスの実行を時間とともにシミュレートし,その結果を環境のモデルに格納する。 このモデルに基づいて、仮閉ループコントローラをチェーンすることで計画を立てることができる。 提案するフレームワークは実際のロボット向けに実装され、概念実証として2つのシナリオでテストされた。

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