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利用可微物理模拟学习滑动中的未知物体(CS RO)

提出了一种将未知目标从初始配置推送到具有稳定性约束的目标配置的新方法。该方法利用可微物理模型的最新进展来学习被推物体的未知力学性质,如其质量分布和摩擦系数。所提出的学习技术计算出物体的预测姿态与其实际观测姿态之间距离的梯度,并利用该梯度来搜索减小实际间隙的力学特性值。所提出的方法也被用来优化策略,以有效地将对象推向期望的目标配置。用真实机器人采集数据的实验表明,该方法能够从少量的推动动作中识别出非均匀物体的力学特性。

原文题目:Learning to Slide Unknown Objects with Differentiable Physics Simulations

原文:We propose a new technique for pushing an unknown object from an initial configuration to a goal configuration with stability constraints. The proposed method leverages recent progress in differentiable physics models to learn unknown mechanical properties of pushed objects, such as their distributions of mass and coefficients of friction. The proposed learning technique computes the gradient of the distance between predicted poses of objects and their actual observed poses and utilizes that gradient to search for values of the mechanical properties that reduce the reality gap. The proposed approach is also utilized to optimize a policy to efficiently push an object toward the desired goal configuration. Experiments with real objects using a real robot to gather data show that the proposed approach can identify the mechanical properties of heterogeneous objects from a small number of pushing actions.

原文作者:Changkyu Song,Abdeslam Boularias

原文地址:https://arxiv.org/abs/2005.05456

[利用可微物理模拟学习滑动未知物体(CS RO).pdf]

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