접촉 풍부 조작을 위한 변수 임피던스 제어 학습을 위한 탈노이즈 확산 기반 접촉 모델

Concetti Chiave

탈노이즈 확산 모델을 이용하여 변수 강성 입력으로부터 로봇 접촉 궤적을 예측하는 새로운 접근법을 제안한다.

Sintesi

이 논문에서는 접촉 풍부 작업(예: 닦기)에서 로봇 제어를 학습하기 위한 새로운 접근법인 탈노이즈 확산 접촉 모델(Diffusion Contact Model, DCM)을 제안한다. 기존 방법은 시행착오를 통한 베이지안 최적화로 시간 변화 강성을 튜닝하는 임피던스 제어에 의존했다. 제안된 DCM은 변수 강성 입력으로부터 로봇 접촉 궤적을 예측하여 로봇 시험 횟수를 줄이는 것을 목표로 한다. 접촉 역학은 본질적으로 높은 비선형성을 가지며, 이를 시뮬레이션하려면 볼록 최적화와 같은 반복 계산이 필요하다. 또한 이러한 계산을 유한 레이어 신경망 모델로 근사하는 것은 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위해 DCM은 다단계 탈노이즈를 통해 복잡한 역학을 시뮬레이션할 수 있는 탈노이즈 확산 모델을 사용한다. 시뮬레이션 및 실제 환경에서 수행된 강성 튜닝 실험에서 DCM은 기존 로봇 기반 최적화 방법과 비교 가능한 성능을 보이면서 로봇 시험 횟수를 줄일 수 있음을 보였다.

Statistiche

제안된 DCM은 기존 신경망 모델보다 시뮬레이션 데이터에서 더 높은 예측 정확도를 보였다.
DCM을 이용한 로봇-자유 최적화는 실제 환경에서 로봇-기반 최적화와 유사한 성능을 보였다.
DCM을 이용한 최적화는 로봇-기반 최적화보다 약 3배 더 효율적이었다.

Citazioni

"접촉 역학은 본질적으로 높은 비선형성을 가지며, 이를 시뮬레이션하려면 볼록 최적화와 같은 반복 계산이 필요하다."
"DCM은 다단계 탈노이즈를 통해 복잡한 역학을 시뮬레이션할 수 있는 탈노이즈 확산 모델을 사용한다."

Approfondimenti chiave tratti da

A Contact Model based on Denoising Diffusion to Learn Variable Impedance Control for Contact-rich Manipulation

by Masashi Okad... alle arxiv.org 03-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.13221.pdf

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