論文の概要: An Empirical Study on the Computation Budget of Co-Optimization of Robot Design and Control in Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08621v2
• Date: Sun, 28 Sep 2025 16:24:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:18.697512
• Title: An Empirical Study on the Computation Budget of Co-Optimization of Robot Design and Control in Simulation
• Title（参考訳）: シミュレーションにおけるロボット設計と制御の協調最適化の計算予算に関する実証的研究
• Authors: Etor Arza, Frank Veenstra, Tønnes F. Nygaard, Kyrre Glette,
• Abstract要約: ロボットの設計と制御の協調最適化は、どちらもタスクに適合する設計と制御を生成する。 本稿では,シミュレーションにおける設計と制御の協調最適化に固有の課題について検討する。
• 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: The design (shape) of a robot is usually decided before the control is implemented. This might limit how well the design is adapted to a task, as the suitability of the design is given by how well the robot performs in the task, which requires both a design and a controller. The co-optimization or simultaneous optimization of the design and control of robots addresses this limitation by producing a design and control that are both adapted to the task. This paper investigates some of the challenges inherent in the co-optimization of design and control in simulation. The results show that reducing how well the controllers are trained during the co-optimization process significantly improves the robot's performance when considering a second phase in which the controller for the best design is retrained with additional resources. In addition, the results demonstrate that the computation budget allocated to training the controller for each design influences design complexity, with simpler designs associated with lower training budgets. This paper experimentally studies key questions discussed in other works in the literature on the co-optimization of design and control of robots in simulation in four different co-optimization problems.
• Abstract（参考訳）: ロボットの設計(形状)は通常、制御を実装する前に決定される。 ロボットがタスクにどの程度うまく適応するかは、設計とコントローラの両方を必要とするため、設計の適合性によって制限される可能性がある。 ロボットの設計と制御の同時最適化あるいは同時最適化は、タスクに適合した設計と制御を作成することにより、この制限に対処する。 本稿では,シミュレーションにおける設計と制御の協調最適化に固有の課題について検討する。 その結果、最適設計のためのコントローラが追加のリソースで再訓練される第2フェーズを考慮すると、協調最適化プロセス中にコントローラーがどの程度うまくトレーニングされるかの削減がロボットの性能を著しく向上させることがわかった。 さらに、各設計のためのコントローラのトレーニングに割り当てられた計算予算が、より単純な設計で、より低いトレーニング予算に関連づけられた設計に影響を及ぼすことを示した。 本稿では,4つの共最適化問題におけるシミュレーションにおけるロボットの設計と制御の協調最適化に関する文献における重要な疑問について実験的に考察する。

関連論文リスト

• Machine-Learning-Assisted Photonic Device Development: A Multiscale Approach from Theory to Characterization [80.82828320306464]
  フォトニックデバイス開発(PDD)は、様々な波長、スケール、アプリケーションにまたがる光を制御する新しいデバイスの設計と実装において大きな成功を収めた。 PDDは、設計パラメータからデバイス動作を導出する、デバイス性能をシミュレーションする、最適なデバイスを製造する、デバイス性能を測定する、という5段階の反復的プロセスである。 PDDは、大規模な最適化の展望、構造的または光学的特徴の不確実性、堅牢な製造プロセスの実装の困難に悩まされている。 本稿では,機械学習支援型PDDの実現に向けて,これらの手法の総合的な展望を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-24T23:32:54Z)
• An LLM-enabled Multi-Agent Autonomous Mechatronics Design Framework [49.633199780510864]
  本研究は, 機械設計, 最適化, エレクトロニクス, ソフトウェア工学の専門知識を統合した多エージェント自律メカトロニクス設計フレームワークを提案する。 このフレームワークは、言語駆動のワークフローを通じて運用され、構造化された人間のフィードバックを組み込んで、現実世界の制約下での堅牢なパフォーマンスを保証する。 完全に機能する自律型容器は、最適化された推進、コスト効率の高い電子機器、高度な制御を備えていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-20T16:57:45Z)
• Structural Optimization of Lightweight Bipedal Robot via SERL [6.761861053481078]
  本稿では,移動課題の強化学習と進化アルゴリズムを組み合わせたSERL(Structure Evolution Reinforcement Learning)アルゴリズムを提案する。 We designed a bipedal robot called Wow Orin, where the optimal leg length are obtained through optimization based on body structure and motor Turk。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-28T08:34:05Z)
• Compositional Generative Inverse Design [69.22782875567547]
  入力変数を設計して目的関数を最適化する逆設計は重要な問題である。 拡散モデルにより得られた学習エネルギー関数を最適化することにより、そのような逆例を避けることができることを示す。 N-body 相互作用タスクと2次元多面体設計タスクにおいて,実験時に学習した拡散モデルを構成することにより,初期状態と境界形状を設計できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-24T01:33:39Z)
• ECoDe: A Sample-Efficient Method for Co-Design of Robotic Agents [11.449817465618658]
  自律ロボットエージェントを共同設計するには、エージェントのコントローラと物理的設計を同時に最適化する必要がある。 デザインスペースが大きくなると、これは難しくなります。 共設計のサンプル効率を向上させるための多要素探索手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-08T02:54:31Z)
• SoftZoo: A Soft Robot Co-design Benchmark For Locomotion In Diverse Environments [111.91255476270526]
  我々は,多様な環境下での移動を支援するソフトロボットの共同設計プラットフォームであるSoftZooを紹介する。 SoftZooは、平らな地面、砂漠、湿地、粘土、氷、雪、浅い水、海などの環境をシミュレートする機能など、自然にヒントを得た幅広い素材セットをサポートしている。 それは、高速な移動、アジャイルな回転、パスフォローなど、ソフトロボティクスに関連するさまざまなタスクを提供し、形態学と制御のための微分可能な設計表現を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-16T17:59:50Z)
• Meta Reinforcement Learning for Optimal Design of Legged Robots [9.054187238463212]
  モデルなしメタ強化学習を用いた設計最適化フレームワークを提案する。 提案手法は,事前定義された動作や歩行パターンに制約されずに,より高い性能を実現することができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-06T08:37:52Z)
• Investigating Positive and Negative Qualities of Human-in-the-Loop Optimization for Designing Interaction Techniques [55.492211642128446]
  設計者は、与えられた目的の集合を最大化する設計パラメータの組み合わせを見つけるよう求められる設計最適化タスクに苦労すると言われている。 モデルベースの計算設計アルゴリズムは、設計中に設計例を生成することでデザイナを支援する。 一方、補助のためのブラックボックスメソッドは、あらゆる設計問題に対処できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-15T20:40:43Z)
• An End-to-End Differentiable Framework for Contact-Aware Robot Design [37.715596272425316]
  我々は、接触認識ロボット設計のためのエンドツーエンドの差別化可能なフレームワークを構築した。 変形に基づく新しいパラメータ化により、任意の複雑な幾何学を持つ剛体ロボットを設計することができる。 微分可能な剛体シミュレータは、接触豊富なシナリオを処理し、運動パラメータと動的パラメータの完全なスペクトルに対する解析的勾配を計算することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-15T17:53:44Z)
• Amortized Synthesis of Constrained Configurations Using a Differentiable Surrogate [25.125736560730864]
  設計、製造、制御の問題において、我々はしばしば合成の課題に直面している。 この多対一の地図は、フィードフォワード合成の教師あり学習に挑戦する。 どちらの問題にも,オートエンコーダであると考えられる2段階のニューラルネットワークアーキテクチャで対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-16T17:59:45Z)
• Machine Learning Framework for Quantum Sampling of Highly-Constrained, Continuous Optimization Problems [101.18253437732933]
  本研究では,連続空間の逆設計問題を,制約のないバイナリ最適化問題にマッピングする,汎用的な機械学習ベースのフレームワークを開発する。 本研究では, 熱発光トポロジを熱光応用に最適化し, (ii) 高効率ビームステアリングのための拡散メタグレーティングを行うことにより, 2つの逆設計問題に対するフレームワークの性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-06T02:22:23Z)
• Simultaneous Navigation and Construction Benchmarking Environments [73.0706832393065]
  モバイル構築のためのインテリジェントなロボット、環境をナビゲートし、幾何学的設計に従ってその構造を変更するプロセスが必要です。 このタスクでは、ロボットのビジョンと学習の大きな課題は、GPSなしでデザインを正確に達成する方法です。 我々は,手工芸政策の性能を,基礎的なローカライゼーションと計画,最先端の深層強化学習手法を用いて評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-31T00:05:54Z)
• Integrated Benchmarking and Design for Reproducible and Accessible Evaluation of Robotic Agents [61.36681529571202]
  本稿では,開発とベンチマークを統合した再現性ロボット研究の新しい概念について述べる。 このセットアップの中心的なコンポーネントの1つはDuckietown Autolabであり、これは比較的低コストで再現可能な標準化されたセットアップである。 本研究では,インフラを用いて実施した実験の再現性を解析し,ロボットのハードウェアや遠隔実験室間でのばらつきが低いことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-09T15:31:29Z)
• A Reference Software Architecture for Social Robots [64.86618385090416]
  我々は社会ロボットが恩恵を受けるかもしれない一連の原則を提案する。 これらの原則は、社会ロボットのためのリファレンスソフトウェアアーキテクチャの設計の基礎にもなっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-09T17:03:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。