Differentiable Rendering as a Way to Program Cable-Driven Soft Robots

要約

ソフトロボットは、その適応性と順守性により、近年人気が高まっています。
この論文では、ケーブル駆動のソフトロボットのデジタルツインモデルを使用して、シミュレーションで制御パラメータを学習します。
その際、ポイント到達、物体の掴み、障害物の回避などのタスクを完了するようにロボットに指示する方法として、微分可能レンダリングを利用します。
このアプローチにより、このような複雑なタスクの数学的記述が簡素化され、ランドマーク ポイントとその追跡が不要になります。
私たちの実験は、私たちの方法の適用可能性を実証しています。

要約(オリジナル)

Soft robots have gained increased popularity in recent years due to their adaptability and compliance. In this paper, we use a digital twin model of cable-driven soft robots to learn control parameters in simulation. In doing so, we take advantage of differentiable rendering as a way to instruct robots to complete tasks such as point reach, gripping an object, and obstacle avoidance. This approach simplifies the mathematical description of such complicated tasks and removes the need for landmark points and their tracking. Our experiments demonstrate the applicability of our method.

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