論文の概要: Physics-informed Neural Motion Planning on Constraint Manifolds
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05765v1
- Date: Sat, 9 Mar 2024 02:24:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-13 12:32:03.021338
- Title: Physics-informed Neural Motion Planning on Constraint Manifolds
- Title（参考訳）: 拘束多様体上の物理インフォームドニューラルモーション計画
- Authors: Ruiqi Ni and Ahmed H. Qureshi
- Abstract要約: Constrained Motion Planning (CMP) は、運動論的制約多様体上の与えられた開始と目標設定の間の衝突のない経路を見つけることを目的としている。
制約多様体上のアイコン方程式を解き、専門家データなしでCMPの神経機能を訓練する最初の物理インフォームドCMPフレームワークを提案する。
提案手法は,方向制約下での物体操作や,高次元6-DOFロボットマニピュレータを用いたドア開口など,シミュレーションおよび実世界の様々なCMP問題を効率的に解決する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.439800184169697
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Constrained Motion Planning (CMP) aims to find a collision-free path between
the given start and goal configurations on the kinematic constraint manifolds.
These problems appear in various scenarios ranging from object manipulation to
legged-robot locomotion. However, the zero-volume nature of manifolds makes the
CMP problem challenging, and the state-of-the-art methods still take several
seconds to find a path and require a computationally expansive path dataset for
imitation learning. Recently, physics-informed motion planning methods have
emerged that directly solve the Eikonal equation through neural networks for
motion planning and do not require expert demonstrations for learning. Inspired
by these approaches, we propose the first physics-informed CMP framework that
solves the Eikonal equation on the constraint manifolds and trains neural
function for CMP without expert data. Our results show that the proposed
approach efficiently solves various CMP problems in both simulation and
real-world, including object manipulation under orientation constraints and
door opening with a high-dimensional 6-DOF robot manipulator. In these complex
settings, our method exhibits high success rates and finds paths in
sub-seconds, which is many times faster than the state-of-the-art CMP methods.
- Abstract（参考訳）: Constrained Motion Planning (CMP) は、運動論的制約多様体上の与えられた開始と目標設定の間の衝突のない経路を見つけることを目的としている。
これらの問題は、物体操作から脚ロボットの移動まで様々なシナリオに現れる。
しかし、多様体のゼロ体積の性質は、CMP問題を難しくし、最先端の手法はパスを見つけるのに数秒を要し、模倣学習のために計算的に拡張可能なパスデータセットを必要とする。
近年,運動計画のためのニューラルネットワークを用いて固有方程式を直接解く物理学的な運動計画法が登場し,学習のための専門的な実演は不要である。
これらの手法に着想を得て,制約多様体上のアイコン方程式を解く物理インフォームドCMPフレームワークを提案し,専門家データなしでCMPのニューラル関数を訓練する。
提案手法は,方向制約下での物体操作や,高次元6-DOFロボットマニピュレータを用いたドア開口など,シミュレーションおよび実世界の様々なCMP問題を効率的に解決する。
これらの複雑な設定では,提案手法は高い成功率を示し,最先端のCMP手法の何倍も高速なサブ秒の経路を求める。
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