End-to-End and Highly-Efficient Differentiable Simulation for Robotics

要約

過去数年間で、ロボット シミュレーターの効率と拡張性が大幅に向上し、数年分のシミュレーション データを数時間で生成できるようになりました。
しかし、シミュレーション導関数を効率的かつ正確に計算することは依然として未解決の課題であり、特に物理的接触の相互作用を伴う問題では、強化学習および軌道最適化アルゴリズムの収束速度が大幅に向上する可能性があります。
この論文は、ロボット シミュレータの解析的導関数を計算するための統合された効率的なアルゴリズム ソリューションを紹介することで、この目的に貢献します。
このアプローチでは、衝突段階と摩擦段階の両方を考慮し、それらの本質的な非滑らかさを説明し、基礎となるマルチボディ システムによって引き起こされるスパース性も利用します。
これらの派生関数は C++ で実装されており、コードは Simple シミュレーターでオープンソース化されます。
これらは、7 自由度のマニピュレータの 5 マイクロ秒から 36 自由度のヒューマノイドの 95 マイクロ秒までの範囲の最先端のタイミングを示しており、代替ソリューションを少なくとも 100 倍上回るパフォーマンスを示しています。

要約(オリジナル)

Over the past few years, robotics simulators have largely improved in efficiency and scalability, enabling them to generate years of simulated data in a few hours. Yet, efficiently and accurately computing the simulation derivatives remains an open challenge, with potentially high gains on the convergence speed of reinforcement learning and trajectory optimization algorithms, especially for problems involving physical contact interactions. This paper contributes to this objective by introducing a unified and efficient algorithmic solution for computing the analytical derivatives of robotic simulators. The approach considers both the collision and frictional stages, accounting for their intrinsic nonsmoothness and also exploiting the sparsity induced by the underlying multibody systems. These derivatives have been implemented in C++, and the code will be open-sourced in the Simple simulator. They depict state-of-the-art timings ranging from 5 microseconds for a 7-dof manipulator up to 95 microseconds for 36-dof humanoid, outperforming alternative solutions by a factor of at least 100.

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