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Ein neuartiger Trajektorienoptimierungsansatz, D-Cubed, der ein latentes Diffusionsmodell nutzt, um leistungsfähige Trajektorien für komplexe Aufgaben der geschickten Verformungsmanipulation mit Roboterhänden zu generieren.
Kivonat
D-Cubed ist ein neuartiger Trajektorienoptimierungsansatz, der ein latentes Diffusionsmodell (LDM) nutzt, um Trajektorien für geschickte Verformungsmanipulationsaufgaben mit Roboterhänden zu optimieren.
Der Ansatz besteht aus drei Komponenten:
- Ein variationelles Autoenkoder (VAE) lernt einen Geschicklichkeits-Latenzraum, der kurze Aktionssequenzen aus einem aufgabenunabhängigen Spieldatensatz darstellt.
- Ein LDM wird trainiert, um diese Geschicklichkeits-Latenzrepräsentationen zu Trajektorien langer Dauer zu komponieren.
- Eine neuartige gradientenfreie geführte Abtastmethode, die eine Variante der Cross-Entropy-Methode innerhalb des rückwärts gerichteten Diffusionsprozesses verwendet, um performante Trajektorien für eine Zielaufgabe zu optimieren.
D-Cubed generiert diverse Trajektorien sinnvoller Roboterhandaktionen durch Abtastung des LDM und nutzt dann die CEM-basierte Methode, um diese Trajektorien schrittweise zu verfeinern und den Aufgabenkostenfunktionswert zu minimieren.
Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass D-Cubed deutlich bessere Leistung erzielt als traditionelle Trajektorienoptimierungsansätze und andere wettbewerbsfähige Methoden, die keine Expertendemonstrationen erfordern.
Statisztikák
Die Manipulation deformierbarer Objekte mit geschickten Roboterhänden ist von entscheidender Bedeutung, um die Einschränkungen von Parallelgreifern in realen Anwendungen zu überwinden.
Aktuelle Trajektorienoptimierungsansätze haben oft Schwierigkeiten, solche Aufgaben zu lösen, da der Suchraum sehr groß ist und die Kostenfunktion nur begrenzte aufgabenrelevante Informationen liefert.
Idézetek
"Mastering dexterous robotic manipulation of deformable objects is vital for overcoming the limitations of parallel grippers in real-world applications."
"Current trajectory optimisation approaches often struggle to solve such tasks due to the large search space and the limited task information available from a cost function."