論文の概要: Morphological Symmetries in Robotics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15552v2
• Date: Tue, 4 Jun 2024 08:54:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 12:48:21.940897
• Title: Morphological Symmetries in Robotics
• Title（参考訳）: ロボティクスにおける形態的対称性
• Authors: Daniel Ordoñez-Apraez, Giulio Turrisi, Vladimir Kostic, Mario Martin, Antonio Agudo, Francesc Moreno-Noguer, Massimiliano Pontil, Claudio Semini, Carlos Mastalli,
• Abstract要約: 形態的対称性は ロボットの形態の固有の特性です これらの対称性は、ロボットの状態空間とセンサーの測定にまで拡張される。 データ駆動型手法では, 機械学習モデルのサンプル効率と一般化を, モルフォロジー対称性により向上させることができることを示す。 解析手法の文脈では、ロボットの力学を低次元独立力学の重ね合わせに分解するために抽象調和解析を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.32599550966704
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a comprehensive framework for studying and leveraging morphological symmetries in robotic systems. These are intrinsic properties of the robot's morphology, frequently observed in animal biology and robotics, which stem from the replication of kinematic structures and the symmetrical distribution of mass. We illustrate how these symmetries extend to the robot's state space and both proprioceptive and exteroceptive sensor measurements, resulting in the equivariance of the robot's equations of motion and optimal control policies. Thus, we recognize morphological symmetries as a relevant and previously unexplored physics-informed geometric prior, with significant implications for both data-driven and analytical methods used in modeling, control, estimation and design in robotics. For data-driven methods, we demonstrate that morphological symmetries can enhance the sample efficiency and generalization of machine learning models through data augmentation, or by applying equivariant/invariant constraints on the model's architecture. In the context of analytical methods, we employ abstract harmonic analysis to decompose the robot's dynamics into a superposition of lower-dimensional, independent dynamics. We substantiate our claims with both synthetic and real-world experiments conducted on bipedal and quadrupedal robots. Lastly, we introduce the repository MorphoSymm to facilitate the practical use of the theory and applications outlined in this work.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ロボットシステムにおける形態的対称性の研究と活用のための包括的枠組みを提案する。 これらは、運動構造の複製と質量の対称分布から生じる動物生物学やロボット工学においてしばしば観察される、ロボットの形態学の本質的な性質である。 これらの対称性がロボットの状態空間にどのように拡張され、ロボットの運動方程式と最適制御ポリシーが等しくなるかを説明する。 そこで本研究では, 形態学の対称性を, ロボット工学におけるモデリング, 制御, 推定, 設計に使用されるデータ駆動型および解析的手法の両方に重要な意味を持つ, 従来未発見の物理インフォームド幾何的先行現象として認識する。 データ駆動型手法では, モデルアーキテクチャに等変・不変制約を適用することにより, 機械学習モデルのサンプル効率と一般化を向上できることを実証する。 解析手法の文脈では、ロボットの力学を低次元独立力学の重ね合わせに分解するために抽象調和解析を用いる。 両足歩行ロボットと四足歩行ロボットの両方で、人工と実世界の両方の実験によって、我々の主張を裏付ける。 最後に,本研究で概説した理論と応用の実践的活用を促進するため,MorphoSymmリポジトリを紹介した。

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