QuasiSim: Parameterized Quasi-Physical Simulators for Dexterous Manipulations Transfer

要約

私たちはシミュレータを設計することによって、器用な操作の伝達の問題を調査します。
このタスクは、人間の操作を器用なロボット ハンド シミュレーションに移すことを目的としていますが、その複雑で高度に制約された不連続なダイナミクスと、人間の操作を正確に再現するために自由度を備えた器用なハンドを制御する必要があるため、本質的に困難です。
高忠実度のブラックボックス シミュレータや制約を緩和した修正シミュレータで最適化するこれまでのアプローチでは、限られた機能しか発揮できなかったり、不十分なシミュレーション忠実度によって制限されていました。
これらの制限を克服するために、パラメーター化された準物理シミュレーターと物理カリキュラムを導入します。
重要なアイデアは、1) パラメーター化されたシミュレーターのカリキュラムを介してシミュレーションの忠実度と最適化可能性のバランスをとること、2) 高いタスクの最適化可能性から高い忠実度までの範囲のプロパティを使用して、カリキュラムから各シミュレーターで問題を解決することです。
高忠実度のシミュレート環境で器用な手が複雑で多様な操作を追跡できるようにすることに成功し、成功率を最高のパフォーマンスのベースラインから 11\%+ 高めることができました。
プロジェクトの Web サイトは https://meowuu7.github.io/QuasiSim/ から入手できます。

要約(オリジナル)

We explore the dexterous manipulation transfer problem by designing simulators. The task wishes to transfer human manipulations to dexterous robot hand simulations and is inherently difficult due to its intricate, highly-constrained, and discontinuous dynamics and the need to control a dexterous hand with a DoF to accurately replicate human manipulations. Previous approaches that optimize in high-fidelity black-box simulators or a modified one with relaxed constraints only demonstrate limited capabilities or are restricted by insufficient simulation fidelity. We introduce parameterized quasi-physical simulators and a physics curriculum to overcome these limitations. The key ideas are 1) balancing between fidelity and optimizability of the simulation via a curriculum of parameterized simulators, and 2) solving the problem in each of the simulators from the curriculum, with properties ranging from high task optimizability to high fidelity. We successfully enable a dexterous hand to track complex and diverse manipulations in high-fidelity simulated environments, boosting the success rate by 11\%+ from the best-performed baseline. The project website is available at https://meowuu7.github.io/QuasiSim/.

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