Mates2Motion: Learning How Mechanical CAD Assemblies Work

要約

タイトル：Mates2Motion：機械CADアセンブリの動作方法の学習
要約：

– 機械アセンブリ内の合わせ部品の自由度を、CAD表現上の深層学習を用いて推測する研究。
– CAD部品とそれらを結合する合わせ部品から成る現実の大規模データセットを使用して、モデルをトレーニングする。
– アセンブリの動きをより正確に反映するよう、これらの合わせ部品を再定義する方法を提示すると共に、可能な動きの軸を絞り込む方法を提供する。
– 信頼性の高いラベルを持つ動作注釈付きテストセットを作成するために、ユーザースタディを実施する。

要約(オリジナル)

We describe our work on inferring the degrees of freedom between mated parts in mechanical assemblies using deep learning on CAD representations. We train our model using a large dataset of real-world mechanical assemblies consisting of CAD parts and mates joining them together. We present methods for re-defining these mates to make them better reflect the motion of the assembly, as well as narrowing down the possible axes of motion. We also conduct a user study to create a motion-annotated test set with more reliable labels.

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arxiv.jp, OpenAI