D4W: Dependable Data-Driven Dynamics for Wheeled Robots

要約

車輪付きロボットは、製造業、物流業、サービス業における幅広い用途により大きな注目を集めています。
しかし、車輪付きロボットの高精度のダイナミクス モデルを構築するのは難しいため、その制御アルゴリズムの開発とテストは依然として困難で時間がかかり、広範な物理実験が必要です。
この問題に対処するために、我々は、車輪付きロボットのアルゴリズムの開発と評価を加速するためのデータ駆動型手法を組み込んだシミュレーションフレームワークであるD4W、すなわちDependable Data-Driven Dynamics for Wheeled Robotsを提案します。
D4W の主な貢献は、現実世界のセンサー データを利用してロボット ダイナミクスの正確なモデルを学習するソリューションです。
学習されたダイナミクスは、シミュレーションを通じてロボットの複雑な動作や環境との相互作用をキャプチャでき、単純化されたシナリオでのみ機能する分析手法の限界を超えます。
実験結果は、D4W が従来のアプローチと比較して最高のシミュレーション精度を達成し、実際の微調整の必要性がほとんどまたはまったくなく、車輪ロボット アルゴリズムの迅速な反復が可能であることを示しています。
さらに、既存のシミュレーターやコントローラーとの統合を通じて、提案されたフレームワークの使いやすさと実用性を検証します。

要約(オリジナル)

Wheeled robots have gained significant attention due to their wide range of applications in manufacturing, logistics, and service industries. However, due to the difficulty of building a highly accurate dynamics model for wheeled robots, developing and testing control algorithms for them remains challenging and time-consuming, requiring extensive physical experimentation. To address this problem, we propose D4W, i.e., Dependable Data-Driven Dynamics for Wheeled Robots, a simulation framework incorporating data-driven methods to accelerate the development and evaluation of algorithms for wheeled robots. The key contribution of D4W is a solution that utilizes real-world sensor data to learn accurate models of robot dynamics. The learned dynamics can capture complex robot behaviors and interactions with the environment throughout simulations, surpassing the limitations of analytical methods, which only work in simplified scenarios. Experimental results show that D4W achieves the best simulation accuracy compared to traditional approaches, allowing for rapid iteration of wheel robot algorithms with less or no need for fine-tuning in reality. We further verify the usability and practicality of the proposed framework through integration with existing simulators and controllers.

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