論文の概要: Creating manufacturable blueprints for coarse-grained virtual robots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.13582v1
- Date: Fri, 13 Mar 2026 20:44:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-28 17:43:40.723875
- Title: Creating manufacturable blueprints for coarse-grained virtual robots
- Title(参考訳): 粗い仮想ロボットのための製造可能な青写真の作成
- Authors: Zihan Guo, Muhan Li, Shuzhe Zhang, Sam Kriegman,
- Abstract要約: ロボット設計空間のブループリントへのマッピングを自動化する。
このパイプラインは、モーター、エレクトロニクス、バッテリー、配線の構造的および機能的意味論を抽象的な仮想設計に組み込むことで、製造上の制約を段階的に解決する。
進化の代わりに、ボディプランのユーザ定義またはAI生成スケッチ'もパイプラインへの入力として提供でき、新規ロボットの設計を加速するための汎用的なフレームワークを提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.863042150602543
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Over the past three decades, countless embodied yet virtual agents have freely evolved inside computer simulations, but vanishingly few were realized as physical robots. This is because evolution was conducted at a level of abstraction that was convenient for freeform body generation (creation, mutation, recombination) but swept away almost all of the physical details of functional body parts. The resulting designs were crude and underdetermined, requiring considerable effort and expertise to convert into a manufacturable format. Here, we automate this mapping from simplified design spaces that are readily evolvable to complete blueprints that can be directly followed by a builder. The pipeline incrementally resolves manufacturing constraints by embedding the structural and functional semantics of motors, electronics, batteries, and wiring into the abstract virtual design. In lieu of evolution, a user-defined or AI-generated ``sketch'' of a body plan can also be fed as input to the pipeline, providing a versatile framework for accelerating the design of novel robots.
- Abstract(参考訳): 過去30年間、コンピューターのシミュレーションの中で無数の仮想エージェントが自由に進化してきたが、物理的なロボットとして実現されたものはほとんどなかった。
これは、フリーフォームなボディ生成(創造、突然変異、組換え)に便利な抽象レベルで進化が行われたが、機能的な身体部分のほとんどすべての物理的詳細を排除したためである。
結果として得られた設計は粗末で過小評価され、製造可能な形式に転換するためにかなりの努力と専門知識を必要とした。
ここでは、このマッピングを単純化された設計空間から自動化し、直接ビルダーに追従可能なブループリントを簡単に作成できるようにします。
このパイプラインは、モーター、エレクトロニクス、バッテリー、配線の構造的および機能的意味論を抽象的な仮想設計に組み込むことで、製造上の制約を段階的に解決する。
進化の代わりに、ユーザー定義またはAI生成されたボディプランの ``sketch'' もパイプラインへの入力として提供され、新規ロボットの設計を加速するための汎用的なフレームワークを提供する。
関連論文リスト
- Body Transformer: Leveraging Robot Embodiment for Policy Learning [51.531793239586165]
ボディートランスフォーマー(ボディートランスフォーマー、Body Transformer、BoT)は、学習プロセスを導く誘導バイアスを提供することで、ロボットの体現性を活用するアーキテクチャである。
我々はロボットの体をセンサーとアクチュエータのグラフとして表現し、建築全体を通してプール情報にマスキングされた注意を頼りにしている。
結果として得られるアーキテクチャは、バニラ変換器と古典的な多層パーセプトロンを、タスク完了、スケーリング特性、計算効率の点で上回る。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-12T17:31:28Z) - Evolution and learning in differentiable robots [0.0]
我々は、異なるシミュレーションを用いて、多数の候補体計画において、行動の個々の神経制御を迅速かつ同時に最適化する。
個体群における各ロボットの機械的構造の変化は,探索の外ループに遺伝的アルゴリズムを適用した。
シミュレーションで発見された非常に微分可能な形態の1つは、物理ロボットとして実現され、その最適化された振る舞いを維持できた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-23T15:45:43Z) - RoboScript: Code Generation for Free-Form Manipulation Tasks across Real
and Simulation [77.41969287400977]
本稿では,コード生成を利用したデプロイ可能なロボット操作パイプラインのためのプラットフォームである textbfRobotScript を提案する。
自由形自然言語におけるロボット操作タスクのためのコード生成ベンチマークも提案する。
我々は,Franka と UR5 のロボットアームを含む,複数のロボットエボディメントにまたがるコード生成フレームワークの適応性を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-22T15:12:00Z) - 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) - Reinforcement learning for freeform robot design [0.0]
任意の外部構造と内部構造を持つ自由形ロボットを設計するためのポリシー勾配を示す。
これは、原子構造ブロックの束を堆積または除去して、付属物、臓器、空洞のような高いレベルの非パラメトリックマクロ構造を形成する作用によって達成される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-09T12:39:44Z) - Efficient automatic design of robots [43.968830087704035]
本研究では,ロボットの構造を1台のコンシューマ級コンピュータ上で数秒以内の所望の動作を示すために,初めて非ノボ最適化を示す。
他の勾配に基づくロボット設計法とは異なり、このアルゴリズムは特定の解剖学的形態を前提としていない。
この進歩は、医療、環境、車両、宇宙ベースのタスクのためのユニークで有用な機械の設計、製造、展開をほぼ瞬時に約束する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-05T21:30:52Z) - 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)
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。