論文の概要: IKDiffuser: A Generative Inverse Kinematics Solver for Multi-arm Robots via Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.13087v3
• Date: Wed, 25 Jun 2025 07:27:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-26 14:36:56.584979
• Title: IKDiffuser: A Generative Inverse Kinematics Solver for Multi-arm Robots via Diffusion Model
• Title（参考訳）: IKDiffuser:拡散モデルによる多腕ロボットのための生成逆運動学解法
• Authors: Zeyu Zhang, Ziyuan Jiao,
• Abstract要約: IKDiffuserは、多腕ロボットシステムのための高速で多様なIKソリューション生成のために設計された拡散モデルである。 IKDiffuserは構成空間上の結合分布を学習し、複雑な依存関係をキャプチャする。 6つの異なるマルチアームシステムの実験において、提案したIKDiffuserは優れた解の精度、精度、多様性、計算効率を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.476981751284169
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Solving Inverse Kinematics (IK) problems is fundamental to robotics, but has primarily been successful with single serial manipulators. For multi-arm robotic systems, IK remains challenging due to complex self-collisions, coupled joints, and high-dimensional redundancy. These complexities make traditional IK solvers slow, prone to failure, and lacking in solution diversity. In this paper, we present IKDiffuser, a diffusion-based model designed for fast and diverse IK solution generation for multi-arm robotic systems. IKDiffuser learns the joint distribution over the configuration space, capturing complex dependencies and enabling seamless generalization to multi-arm robotic systems of different structures. In addition, IKDiffuser can incorporate additional objectives during inference without retraining, offering versatility and adaptability for task-specific requirements. In experiments on 6 different multi-arm systems, the proposed IKDiffuser achieves superior solution accuracy, precision, diversity, and computational efficiency compared to existing solvers. The proposed IKDiffuser framework offers a scalable, unified approach to solving multi-arm IK problems, facilitating the potential of multi-arm robotic systems in real-time manipulation tasks.
• Abstract（参考訳）: Inverse Kinematics (IK) 問題の解決はロボティクスの基本であるが、主に単連マニピュレータで成功している。 マルチアームロボットシステムでは、複雑な自己衝突、結合継手、高次元冗長性により、IKは依然として困難である。 これらの複雑さは、従来のIKソルバを遅くし、失敗しがちで、ソリューションの多様性に欠ける。 本稿では,多腕ロボットのための高速かつ多様なIKソリューション生成のための拡散モデルであるIKDiffuserを提案する。 IKDiffuserは構成空間上の関節分布を学習し、複雑な依存関係をキャプチャし、異なる構造を持つマルチアームロボットシステムへのシームレスな一般化を可能にする。 さらに、IKDiffuserは推論中に再トレーニングすることなく追加の目的を組み込むことができ、タスク固有の要求に対して汎用性と適応性を提供する。 6つの異なるマルチアームシステムの実験において,提案したIKDiffuserは既存の解法に比べて解の精度,精度,多様性,計算効率が優れている。 提案したIKDiffuserフレームワークは、マルチアームIK問題を解決するためのスケーラブルで統一的なアプローチを提供し、リアルタイム操作タスクにおけるマルチアームロボットシステムの可能性を促進する。

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