DiSECT:ロボット切断におけるパラメータ推論と制御のための微分可能なシミュレータ【JST・京大機械翻訳】

Heiden Eric; Macklin Miles; Narang Yashraj; Fox Dieter; Garg Animesh; Ramos Fabio

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217830266350 整理番号：22P0306913

DiSECT:ロボット切断におけるパラメータ推論と制御のための微分可能なシミュレータ【JST・京大機械翻訳】

DiSECt: A Differentiable Simulator for Parameter Inference and Control in Robotic Cutting

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発行年： 2022年03月19日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月19日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ソフト材料のロボット切断は,食品加工,家庭自動化,および外科操作のような応用にとって重要である。ロボット工学の他の地域では,シミュレータはコントローラ検証,ポリシー学習,およびデータセット生成を容易にすることができる。さらに,微分可能なシミュレータは,勾配ベースの最適化を可能にし,それは,シミュレーションパラメータおよび最適化制御装置を較正するために,非常に貴重である。本研究では,DiSECt:ソフト材料を切断するための最初の微分可能なシミュレータを提示した。シミュレータは,符号付き距離場(SDF)に基づく連続接触モデルと共に有限要素法(FEM)を,また,切削面の反対側にばねを挿入する連続損傷モデルと共に,亀裂形成を可能にするゼロ剛性まで弱めることを可能にした。種々の実験を通して,シミュレータの性能を評価する。最初に,このシミュレータは,切削速度と物体インスタンスの一般性で,最先端の市販ソルバと実世界切断データセットから,得られた力と変形場を整合するために較正できることを示した。次に,Bayes推論は,シミュレータの微分可能性を利用して効率的に実行でき,導関数フリー法の時間の一部において,数百のパラメータを超える後部を推定できることを示した。次に,シミュレーションにおける制御パラメータを,横方向スライシング運動による切削力を最小化するために最適化できることを示した。最後に,力測定からシミュレーションパラメータを推論するために,スライシングナイフを備えた実際のロボットアームに関する実験を行った。ナイフのスライシング運動を最適化することにより,平均ナイフ力が垂直切削運動に比べて40%以上低減できることを示した。https://diff cutting sim.github.ioにおけるプロジェクトウェブサイト上のコードと追加材料について発表する。【JST・京大機械翻訳】

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ロボットの運動・制御

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