要約
現在、特定のタスクに最適なロボット、その基本姿勢、軌道の選択は、主に人間の専門知識や試行錯誤によって行われています。
この複合最適化問題に対する自動アプローチを評価するために、ロボット、環境、タスク記述の統一フォーマットを含むベンチマーク スイートを導入します。
当社のベンチマーク スイートは、組み立てられる多数のロボットによって最適化のための追加パラメーターが多数作成されるモジュール式ロボットに特に役立ちます。
完全に合成された環境での機械の手入れや溶接などのタスクや、現実世界の機械工場の 3D スキャンが含まれています。
ベンチマーク スイートはこれらの最適化問題を定義し、ソリューション アルゴリズムの比較を容易にします。
すべてのベンチマークは、タスク、ロボット モデル、およびソリューションを簡単に共有、参照、比較するためのプラットフォームである cobra.cps.cit.tum.de を通じてアクセスできます。
要約(オリジナル)
Today, selecting an optimal robot, its base pose, and trajectory for a given task is currently mainly done by human expertise or trial and error. To evaluate automatic approaches to this combined optimization problem, we introduce a benchmark suite encompassing a unified format for robots, environments, and task descriptions. Our benchmark suite is especially useful for modular robots, where the multitude of robots that can be assembled creates a host of additional parameters to optimize. We include tasks such as machine tending and welding in completely synthetic environments and 3D scans of real-world machine shops. The benchmark suite defines these optimization problems and facilitates the comparison of solution algorithms. All benchmarks are accessible through cobra.cps.cit.tum.de, a platform to conveniently share, reference, and compare tasks, robot models, and solutions.
arxiv情報
著者 | Matthias Mayer,Jonathan Külz,Matthias Althoff |
発行日 | 2023-09-29 11:45:45+00:00 |
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