Granular Gym: High Performance Simulation for Robotic Tasks with Granular Materials

要約

惑星科学、建設、製造における多くのロボットタスクにとって、粒状材料は非常に重要な関心事である。しかし、粒状物質のダイナミクスは複雑であり、しばしばシミュレーションに多大な計算コストがかかる。我々は、GPU上で粒状物質の高速シミュレーションを行うための一連の方法論とシステムを提案し、このシミュレーションが強化学習アルゴリズムの基本的なトレーニングに十分な速度であることを示す。本手法は、多体剛体接触に対する暗黙のタイムステップメソッド、粒子ペア間および粒子と任意形状の剛体間の効率的な並列衝突検出のアルゴリズム技術、単一命令複数スレッド(SIMT)チップアーキテクチャ上でのワープ発散を最小限に抑えるプログラミング技術を使って粒状体ダイナミクスをモデル化します。また、本シミュレータはオープンソースツールとして公開されているため、ロボットタスクに特化した複数の環境でのシミュレーションが可能である。

要約(オリジナル)

Granular materials are of critical interest to many robotic tasks in planetary science, construction, and manufacturing. However, the dynamics of granular materials are complex and often computationally very expensive to simulate. We propose a set of methodologies and a system for the fast simulation of granular materials on Graphics Processing Units (GPUs), and show that this simulation is fast enough for basic training with Reinforcement Learning algorithms, which currently require many dynamics samples to achieve acceptable performance. Our method models granular material dynamics using implicit timestepping methods for multibody rigid contacts, as well as algorithmic techniques for efficient parallel collision detection between pairs of particles and between particle and arbitrarily shaped rigid bodies, and programming techniques for minimizing warp divergence on Single-Instruction, Multiple-Thread (SIMT) chip architectures. We showcase our simulation system on several environments targeted toward robotic tasks, and release our simulator as an open-source tool.

arxiv情報

著者 David Millard,Daniel Pastor,Joseph Bowkett,Paul Backes,Gaurav S. Sukhatme
発行日 2023-06-02 08:49:50+00:00
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