Fugu-MT 論文翻訳(概要): IKDP: Inverse Kinematics through Diffusion Process

論文の概要: IKDP: Inverse Kinematics through Diffusion Process

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15341v1
Date: Sun, 20 Oct 2024 09:21:04 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-22 13:12:48.095334
Title: IKDP: Inverse Kinematics through Diffusion Process
Title（参考訳）: IKDP:拡散過程による逆運動学
Authors: Hao-Tang Tsui, Yu-Rou Tuan, Hong-Han Shuai,
Abstract要約: ロボット工学において、エンドポイントが空間内の特定の目標に達するように、ロボットの各関節の位置を特定することは一般的な問題である。 IK計算の解法を統合するために,条件付き脱ノイズ拡散確率モデルを用いる方法を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.584680177043644
License:
Abstract: It is a common problem in robotics to specify the position of each joint of the robot so that the endpoint reaches a certain target in space. This can be solved in two ways, forward kinematics method and inverse kinematics method. However, inverse kinematics cannot be solved by an algorithm. The common method is the Jacobian inverse technique, and some people have tried to find the answer by machine learning. In this project, we will show how to use the Conditional Denoising Diffusion Probabilistic Model to integrate the solution of calculating IK. Index Terms: Inverse kinematics, Denoising Diffusion Probabilistic Model, self Attention, Transformer
Abstract（参考訳）: ロボット工学において、エンドポイントが空間内の特定の目標に達するように、ロボットの各関節の位置を特定することは一般的な問題である。これはフォワード・キネマティクス法と逆キネマティクス法という2つの方法で解ける。しかし、逆キネマティクスはアルゴリズムでは解けない。一般的な方法はヤコビアン逆法であり、機械学習によって解答を見つけようとする人々もいる。本稿では,IK計算の解法を統合するために,条件付きデノイング拡散確率モデルを用いる方法について述べる。指標項:逆運動学、拡散確率モデル、自己注意、変圧器

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