Contact Models in Robotics: a Comparative Analysis

要約

物理シミュレーションはロボット工学において広く普及しています。
モデルベースのアプローチ (軌道最適化など) であっても、モデルフリー アルゴリズム (強化学習など) であっても、物理シミュレーターはロボット工学における最新の制御パイプラインの中心的なコンポーネントです。
過去数十年にわたって、専用の接触モデリングの仮定とアルゴリズム ソリューションを備えたいくつかのロボット シミュレータが開発されてきました。
この記事では、接触相互作用を伴う高度なロボット動作をシミュレートするためにロボット工学で一般的に使用される主な接触モデルと関連する数値手法を概説します。
特に、接触と摩擦の基礎となる物理法則 (つまり、シニョリーニ条件、クーロンの法則、最大散逸原理)、およびそれらが現在のシミュレータでどのように転写されるかを思い出します。
各物理エンジンについて、採用されている数値手法による限界とともに、固有の物理的緩和を明らかにします。
私たちの研究に基づいて、シミュレーションの物理的側面と計算的側面の両方を評価するベンチマークを構築する理論に基づいた定量的基準を提案します。
私たちは、既存のアルゴリズムのバリエーションをオープンソースで効率的に実装した C++ を使用して作業をサポートしています。
私たちの結果は、ロボット工学で一般的に使用される一部の近似やアルゴリズムが現実のギャップを大幅に拡大し、対象のアプリケーションに影響を与える可能性があることを示しています。
私たちは、この研究が、ロボット工学におけるモーション生成の最近の進歩の根底にある、新しい接触モデル、接触ソルバー、およびロボット シミュレータ全般の開発の動機付けに役立つことを願っています。

要約(オリジナル)

Physics simulation is ubiquitous in robotics. Whether in model-based approaches (e.g., trajectory optimization), or model-free algorithms (e.g., reinforcement learning), physics simulators are a central component of modern control pipelines in robotics. Over the past decades, several robotic simulators have been developed, each with dedicated contact modeling assumptions and algorithmic solutions. In this article, we survey the main contact models and the associated numerical methods commonly used in robotics for simulating advanced robot motions involving contact interactions. In particular, we recall the physical laws underlying contacts and friction (i.e., Signorini condition, Coulomb’s law, and the maximum dissipation principle), and how they are transcribed in current simulators. For each physics engine, we expose their inherent physical relaxations along with their limitations due to the numerical techniques employed. Based on our study, we propose theoretically grounded quantitative criteria on which we build benchmarks assessing both the physical and computational aspects of simulation. We support our work with an open-source and efficient C++ implementation of the existing algorithmic variations. Our results demonstrate that some approximations or algorithms commonly used in robotics can severely widen the reality gap and impact target applications. We hope this work will help motivate the development of new contact models, contact solvers, and robotic simulators in general, at the root of recent progress in motion generation in robotics.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google