論文の概要: RobKiNet: Robotic Kinematics Informed Neural Network for Optimal Robot Configuration Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16281v2
• Date: Tue, 04 Mar 2025 07:06:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 23:36:47.748317
• Title: RobKiNet: Robotic Kinematics Informed Neural Network for Optimal Robot Configuration Prediction
• Title（参考訳）: RobKiNet: 最適ロボット構成予測のためのロボットキネマティックインフォームドニューラルネットワーク
• Authors: Yanlong Peng, Zhigang Wang, Yisheng Zhang, Pengxu Chang, Ziwen He, Kai Gu, Hongshen Zhang, Ming Chen,
• Abstract要約: タスク・アンド・モーション・プランニング(TAMP)は、ロボットが世界と対話し、複雑なタスクを遂行するために不可欠である。 本稿では,タスク層と動作層の間のブリッジとして,ロボットキネマティクスインフォームドニューラルネットワーク(RobKiNet)というフレームワークを提案する。 RobKiNetは、キネマティック知識をニューラルネットワークに統合し、効率的な構成予測が可能なモデルをトレーニングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.570224095327175
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Task and Motion Planning (TAMP) is essential for robots to interact with the world and accomplish complex tasks. The TAMP problem involves a critical gap: exploring the robot's configuration parameters (such as chassis position and robotic arm joint angles) within continuous space to ensure that task-level global constraints are met while also enhancing the efficiency of subsequent motion planning. Existing methods still have significant room for improvement in terms of efficiency. Recognizing that robot kinematics is a key factor in motion planning, we propose a framework called the Robotic Kinematics Informed Neural Network (RobKiNet) as a bridge between task and motion layers. RobKiNet integrates kinematic knowledge into neural networks to train models capable of efficient configuration prediction. We designed a Chassis Motion Predictor(CMP) and a Full Motion Predictor(FMP) using RobKiNet, which employed two entirely different sets of forward and inverse kinematics constraints to achieve loosely coupled control and whole-body control, respectively. Experiments demonstrate that CMP and FMP can predict configuration parameters with 96.67% and 98% accuracy, respectively. That means that the corresponding motion planning can achieve a speedup of 24.24x and 153x compared to random sampling. Furthermore, RobKiNet demonstrates remarkable data efficiency. CMP only requires 1/71 and FMP only requires 1/15052 of the training data for the same prediction accuracy compared to other deep learning methods. These results demonstrate the great potential of RoboKiNet in robot applications.
• Abstract（参考訳）: タスク・アンド・モーション・プランニング(TAMP)は、ロボットが世界と対話し、複雑なタスクを遂行するために不可欠である。 ロボットの構成パラメータ(シャシー位置やロボットアームの関節角度など)を連続空間内で探索することで、タスクレベルのグローバルな制約を満たすと同時に、その後の動作計画の効率を向上する。 既存の方法には、効率の面で大きな改善の余地がある。 ロボットキネマティクスが運動計画の重要な要素であることを認識し,ロボットキネマティクスインフォーマティクスニューラルネットワーク(RobKiNet)と呼ばれるフレームワークをタスク層と動作層の間のブリッジとして提案する。 RobKiNetは、キネマティック知識をニューラルネットワークに統合し、効率的な構成予測が可能なモデルをトレーニングする。 我々はRobKiNetを用いたCMP(Chassis Motion Predictor)とFMP(Full Motion Predictor)を設計した。 CMPとFMPは、それぞれ96.67%と98%の精度で構成パラメータを予測できることを示した。 つまり、対応する動きプランニングは、ランダムサンプリングと比較して24.24xと153xのスピードアップを達成することができる。 さらに、RobKiNetは素晴らしいデータ効率を示している。 CMPは1/71、FMPは1/15052のトレーニングデータしか必要としない。 これらの結果はロボット応用におけるRoboKiNetの大きな可能性を示している。

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