Tool Shape Optimization through Backpropagation of Neural Network

要約

あるタスクを実行するとき、人間はそのタスクを達成するための適切なツールを選択したり作成したりできます。
この研究では、特にロボットツール使用のためのツール形状の最適化に取り組んでいます。
与えられたタスクに応じて、ロボットが最適化されたツール形状、ツール軌道、またはその両方を取得する方法を提案します。
我々の手法の特徴は、ロボットが特定のツールを特定の軌道に沿って移動させるときのタスク状態の遷移をディープニューラルネットワークで表現することである。
この手法を 2D 平面上のオブジェクト操作タスクに適用し、この新しい手法を使用して適切なツール形状が生成されることを検証しました。

要約(オリジナル)

When executing a certain task, human beings can choose or make an appropriate tool to achieve the task. This research especially addresses the optimization of tool shape for robotic tool-use. We propose a method in which a robot obtains an optimized tool shape, tool trajectory, or both, depending on a given task. The feature of our method is that a transition of the task state when the robot moves a certain tool along a certain trajectory is represented by a deep neural network. We applied this method to object manipulation tasks on a 2D plane, and verified that appropriate tool shapes are generated by using this novel method.

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