Adaptive Distance Functions via Kelvin Transformation

要約

ロボット工学における安全という用語は、回避の同義語として理解されることがよくあります。
この観点は経路計画と事後制御の進歩につながりましたが、特に遠隔操作中の接触が多い操作タスクに関連するタスク セマンティクスを組み込み、学習されたポリシーの安全性を確保するには、この観点を一般化する必要があります。
セマンティクスを意識した距離関数と、ケルビン変換に基づく対応する計算方法を導入します。
セマンティクスを意識した距離は、接触が許可される領域でオブジェクトの内部にゼロ レベル セットを配置できるようにすることで、符号付き距離関数を一般化し、オブジェクト アフォーダンスやユーザーの意図などのタスク セマンティクスを、安全性の適応的な暗黙的表現に効果的に組み込みます。
セット。
検証実験では、時間とともに変化する意味情報に適応し、サブマイクロ秒でクエリを実行するこのメソッドの能力を示し、強化学習、軌道最適化、動作計画への応用を可能にします。

要約(オリジナル)

The term safety in robotics is often understood as a synonym for avoidance. Although this perspective has led to progress in path planning and reactive control, a generalization of this perspective is necessary to include task semantics relevant to contact-rich manipulation tasks, especially during teleoperation and to ensure the safety of learned policies. We introduce the semantics-aware distance function and a corresponding computational method based on the Kelvin Transformation. The semantics-aware distance generalizes signed distance functions by allowing the zero level set to lie inside of the object in regions where contact is allowed, effectively incorporating task semantics — such as object affordances and user intent — in an adaptive implicit representation of safe sets. In validation experiments we show the capability of our method to adapt to time-varying semantic information, and to perform queries in sub-microsecond, enabling applications in reinforcement learning, trajectory optimization, and motion planning.

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