論文の概要: DEFT: Differentiable Branched Discrete Elastic Rods for Modeling Furcated DLOs in Real-Time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15037v4
• Date: Thu, 06 Mar 2025 18:50:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-07 15:06:36.27878
• Title: DEFT: Differentiable Branched Discrete Elastic Rods for Modeling Furcated DLOs in Real-Time
• Title（参考訳）: DEFT: フラシレーションDLOをリアルタイムにモデル化するための微分分岐離散弾性ロッド
• Authors: Yizhou Chen, Xiaoyue Wu, Yeheng Zong, Anran Li, Yuzhen Chen, Julie Wu, Bohao Zhang, Ram Vasudevan,
• Abstract要約: 実時間DLOモデリングのための微分離散分岐弾性棒 本稿では、実時間(DEFT)におけるFurcated DLOのモデル化のための微分離散分岐弾性ロッドを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.058145238101655
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Autonomous wire harness assembly requires robots to manipulate complex branched cables with high precision and reliability. A key challenge in automating this process is predicting how these flexible and branched structures behave under manipulation. Without accurate predictions, it is difficult for robots to reliably plan or execute assembly operations. While existing research has made progress in modeling single-threaded Deformable Linear Objects (DLOs), extending these approaches to Branched Deformable Linear Objects (BDLOs) presents fundamental challenges. The junction points in BDLOs create complex force interactions and strain propagation patterns that cannot be adequately captured by simply connecting multiple single-DLO models. To address these challenges, this paper presents Differentiable discrete branched Elastic rods for modeling Furcated DLOs in real-Time (DEFT), a novel framework that combines a differentiable physics-based model with a learning framework to: 1) accurately model BDLO dynamics, including dynamic propagation at junction points and grasping in the middle of a BDLO, 2) achieve efficient computation for real-time inference, and 3) enable planning to demonstrate dexterous BDLO manipulation. A comprehensive series of real-world experiments demonstrates DEFT's efficacy in terms of accuracy, computational speed, and generalizability compared to state-of-the-art alternatives. Project page:https://roahmlab.github.io/DEFT/.
• Abstract（参考訳）: 自律的なワイヤハーネスアセンブリでは、ロボットが複雑な分岐ケーブルを高精度かつ信頼性で操作する必要がある。 このプロセスを自動化する上で重要な課題は、これらの柔軟で分岐された構造が操作の下でどのように振る舞うかを予測することである。 正確な予測がなければ、ロボットが確実に組み立て操作を計画したり実行したりすることは困難である。 既存の研究では、シングルスレッドの変形可能な線形オブジェクト(DLO)のモデリングが進んでいるが、これらのアプローチを分岐可能な変形可能な線形オブジェクト(BDLO)に拡張することは、根本的な課題を提示している。 BDLOの接合点は複雑な力相互作用とひずみ伝播パターンを生成し、複数の単一DLOモデルを接続するだけでは適切に捕捉できない。 これらの課題に対処するために,微分可能な物理モデルと学習フレームワークを組み合わせた新しいフレームワークであるFurcated DLOs in Real-Time (DEFT)を提案する。 1) 接合点での動的伝播やBDLOの中央の把持を含むBDLOダイナミクスを正確にモデル化する。 2)リアルタイム推論のための効率的な計算を実現し、 3) 奇抜なBDLO操作を計画できる。 実世界の一連の実験は、最先端の代替品と比較して精度、計算速度、一般化性の観点からDEFTの有効性を実証している。 プロジェクトページ:https://roahmlab.github.io/DEFT/。

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