PyRoki: A Modular Toolkit for Robot Kinematic Optimization

要約

ロボットの動きには多くの目標があります。
タスクに応じて、ポーズエラー、速度、衝突、または人間のデモとの類似性を最適化する場合があります。
これに動機付けられて、私たちはPyroki：Modular、拡張可能、およびクロスプラットフォームのツールキットを、運動学的最適化の問題を解決するために提示します。
Pyrokiは、運動学的変数とコストを効率的な非線形最小二乗オプティマイザーで指定するためのインターフェイスを結合します。
既存のツールとは異なり、クロスプラットフォーム：最適化はCPU、GPU、およびTPUでネイティブに実行されます。
この論文では、（i）ピロキの設計と実装、（ii）ピロキのモジュール性の利点を強調するモーションリターゲティングと計画ケーススタディ、および（iii）最適化ベンチマークを示します。

要約(オリジナル)

Robot motion can have many goals. Depending on the task, we might optimize for pose error, speed, collision, or similarity to a human demonstration. Motivated by this, we present PyRoki: a modular, extensible, and cross-platform toolkit for solving kinematic optimization problems. PyRoki couples an interface for specifying kinematic variables and costs with an efficient nonlinear least squares optimizer. Unlike existing tools, it is also cross-platform: optimization runs natively on CPU, GPU, and TPU. In this paper, we present (i) the design and implementation of PyRoki, (ii) motion retargeting and planning case studies that highlight the advantages of PyRoki’s modularity, and (iii) optimization benchmarking, where PyRoki can be 1.4-1.7x faster and converges to lower errors than cuRobo, an existing GPU-accelerated inverse kinematics library.

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