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

要約

過去数年にわたって、ロボットシミュレーターは効率とスケーラビリティが大幅に改善されており、数時間で長年のシミュレーションデータを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と、特に物理的な接触相互作用に関連する問題について、補強学習と軌道最適化アルゴリズムの収束速度が潜在的に高い利益を得て、依然としてオープンな課題のままです。
この論文は、ロボットシミュレータの分析導関数を計算するための統一された効率的なアルゴリズムソリューションを導入することにより、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、本質的な非滑らかさを考慮し、基礎となるマルチボディシステムによって誘発されるスパース性を活用します。
これらの導関数はC ++で実装されており、コードは単純なシミュレーターでオープンソーリングされます。
彼らは、7ドーフのマニピュレーターの5マイクロ秒から36ドフのヒューマノイドの最大95マイクロ秒までの最先端のタイミングを描写し、少なくとも100の係数で優れた代替溶液を上回ります。

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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