論文の概要: Prof. Robot: Differentiable Robot Rendering Without Static and Self-Collisions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11269v2
• Date: Mon, 17 Mar 2025 09:17:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 12:36:17.986236
• Title: Prof. Robot: Differentiable Robot Rendering Without Static and Self-Collisions
• Title（参考訳）: ロボット「Prof. Robot」 - 静的・自己衝突のないロボットのレンダリング
• Authors: Quanyuan Ruan, Jiabao Lei, Wenhao Yuan, Yanglin Zhang, Dekun Lu, Guiliang Liu, Kui Jia,
• Abstract要約: 本稿では, ロボット衝突分類器の学習を通じて, 衝突に対する身体的意識を組み込むことにより, これまでの取り組みに新たな改善を加える。 これにより、ロボット自体と同様に、静的で非操作可能な環境との衝突を避けるアクションの最適化が可能になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.15055686410145
• License:
• Abstract: Differentiable rendering has gained significant attention in the field of robotics, with differentiable robot rendering emerging as an effective paradigm for learning robotic actions from image-space supervision. However, the lack of physical world perception in this approach may lead to potential collisions during action optimization. In this work, we introduce a novel improvement on previous efforts by incorporating physical awareness of collisions through the learning of a neural robotic collision classifier. This enables the optimization of actions that avoid collisions with static, non-interactable environments as well as the robot itself. To facilitate effective gradient optimization with the classifier, we identify the underlying issue and propose leveraging Eikonal regularization to ensure consistent gradients for optimization. Our solution can be seamlessly integrated into existing differentiable robot rendering frameworks, utilizing gradients for optimization and providing a foundation for future applications of differentiable rendering in robotics with improved reliability of interactions with the physical world. Both qualitative and quantitative experiments demonstrate the necessity and effectiveness of our method compared to previous solutions.
• Abstract（参考訳）: 微分可能レンダリングは、画像空間の監督からロボット行動を学ぶための効果的なパラダイムとして出現し、ロボット工学の分野で大きな注目を集めている。 しかし、このアプローチにおける物理世界認識の欠如は、行動最適化の際の潜在的な衝突につながる可能性がある。 本研究では, ロボット衝突分類器の学習を通じて, 衝突の物理的認識を取り入れることにより, これまでの取り組みに新たな改善を加える。 これにより、ロボット自体と同様に、静的で非操作可能な環境との衝突を避けるアクションの最適化が可能になる。 分類器による効率的な勾配最適化を容易にするために,その基礎となる問題を同定し,最適化のための一貫した勾配を確保するためにアイコン正規化を活用することを提案する。 我々のソリューションは、既存の差別化可能なロボットレンダリングフレームワークにシームレスに統合することができ、最適化のためのグラデーションを活用し、物理的世界とのインタラクションの信頼性を改善したロボット工学における差別化可能なレンダリングの将来の応用のための基盤を提供する。 定性的かつ定量的な実験は,従来の方法と比較して,本手法の必要性と有効性を示すものである。

関連論文リスト

• Robotic World Model: A Neural Network Simulator for Robust Policy Optimization in Robotics [50.191655141020505]
  私たちは世界モデルを学ぶための新しいフレームワークを紹介します。 スケーラブルで堅牢なフレームワークを提供することで、現実のアプリケーションにおいて適応的で効率的なロボットシステムを実現することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-17T10:39:09Z)
• Bayesian optimization for robust robotic grasping using a sensorized compliant hand [6.693397171872655]
  触覚センサを含む実システムにおいて,様々な把握指標を分析し,現実的な把握最適化を実現する。 ロボットシステムにおける実験的な評価は、未知の物体の把握を行う方法の有用性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T19:33:14Z)
• Robot Navigation with Entity-Based Collision Avoidance using Deep Reinforcement Learning [0.0]
  本稿では,ロボットのさまざまなエージェントや障害物との相互作用を高める新しい手法を提案する。 このアプローチでは、エンティティタイプに関する情報を使用し、衝突回避を改善し、より安全なナビゲーションを保証する。 本研究では,大人,自転車乗り,子供,静的障害物など,さまざまな物体との衝突に対してロボットをペナルティ化する新たな報酬関数を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-26T11:16:03Z)
• DiffGen: Robot Demonstration Generation via Differentiable Physics Simulation, Differentiable Rendering, and Vision-Language Model [72.66465487508556]
  DiffGenは、微分可能な物理シミュレーション、微分可能なレンダリング、ビジョン言語モデルを統合する新しいフレームワークである。 言語命令の埋め込みとシミュレートされた観察の埋め込みとの距離を最小化することにより、現実的なロボットデモを生成することができる。 実験によると、DiffGenを使えば、人間の努力やトレーニング時間を最小限に抑えて、ロボットデータを効率よく、効果的に生成できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-12T15:38:17Z)
• DiffuseBot: Breeding Soft Robots With Physics-Augmented Generative Diffusion Models [102.13968267347553]
  本稿では,様々なタスクにおいて優れたソフトロボット形態を生成する物理拡張拡散モデルであるDiffuseBotを提案する。 我々は、その能力とともに、シミュレーションされた、そして製造された様々なロボットを紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-28T18:58:48Z)
• SERA: Safe and Efficient Reactive Obstacle Avoidance for Collaborative Robotic Planning in Unstructured Environments [1.5229257192293197]
  本稿では,リアクティブな全身障害物回避手法を提案する。 ロボットアームは、直接接触することなく、任意の3次元形状の障害物を積極的に回避することができる。 本手法は,非定常環境における安全ロボット協調のための堅牢で効果的なソリューションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-24T21:11:43Z)
• Domain Adaptive Robotic Gesture Recognition with Unsupervised Kinematic-Visual Data Alignment [60.31418655784291]
  本稿では,マルチモダリティ知識,すなわちキネマティックデータとビジュアルデータを同時にシミュレータから実ロボットに伝達できる,教師なしドメイン適応フレームワークを提案する。 ビデオの時間的手がかりと、ジェスチャー認識に対するマルチモーダル固有の相関を用いて、トランスファー可能な機能を強化したドメインギャップを修復する。 その結果, 本手法は, ACCでは最大12.91%, F1scoreでは20.16%と, 実際のロボットではアノテーションを使わずに性能を回復する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-06T09:10:03Z)
• Bayesian Meta-Learning for Few-Shot Policy Adaptation Across Robotic Platforms [60.59764170868101]
  強化学習手法は、重要な性能を達成できるが、同じロボットプラットフォームで収集される大量のトレーニングデータを必要とする。 私たちはそれを、さまざまなロボットプラットフォームで共有される共通の構造を捉えるモデルを見つけることを目標とする、数ショットのメタラーニング問題として定式化します。 我々は,400個のロボットを用いて,実ロボットピッキング作業とシミュレーションリーチの枠組みを実験的に評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-05T14:16:20Z)
• Simultaneous View and Feature Selection for Collaborative Multi-Robot Perception [9.266151962328548]
  協調的マルチロボット認識は、環境の複数のビューを提供する。 これらの複数の観測は、正確な認識のためにインテリジェントに融合する必要があります。 ビュー選択,特徴選択,オブジェクト認識を同時に統合する,協調型マルチロボット認識に対する新しいアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-17T00:01:05Z)

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。