SoftMAC: Differentiable Soft Body Simulation with Forecast-based Contact Model and Two-way Coupling with Articulated Rigid Bodies and Clothes

要約

微分可能な物理シミュレーションは、勾配ベースの最適化を通じて以前は困難だった課題に取り組む手段を提供し、それによりロボット関連の問題を解決する効率を大幅に向上させます。
微分可能なシミュレーションをさまざまなロボット操作シナリオに適用するための重要な課題は、さまざまな材料を統一されたフレームワークに統合することです。
我々は、ソフトボディを多関節剛体および衣服と結合する微分可能なシミュレーションフレームワークであるSoftMACを紹介します。
SoftMAC は、連続力学に基づく材料点法 (MPM) を使用してソフト ボディをシミュレートします。
私たちは、MPM 用の新しい予測ベースの接触モデルを提供します。これは、不自然なリバウンドなどの他のアーチファクトを導入することなく、貫通を効果的に低減します。
MPM 粒子を変形可能で非体積の衣服メッシュと結合するために、局所領域の符号付き距離フィールドを再構成する貫通トレース アルゴリズムも提案します。
以前の研究とは異なり、SoftMAC は各モダリティの完全なダイナミクスをシミュレートし、明示的で微分可能な結合メカニズムを備えた凝集システムにそれらを組み込みます。
この機能により、SoftMAC は、ソフト ボディがマニピュレータとして機能したり、作動が不十分なシステムと連携したりするなど、より広範囲のインタラクションを処理できるようになります。
私たちは、下流のロボット操作アプリケーションにおける提案された微分可能パイプラインの有効性と精度を検証するために、包括的な実験を実施しました。
補足資料とビデオは、プロジェクト Web サイト (https://damianliumin.github.io/SoftMAC) で入手できます。

要約(オリジナル)

Differentiable physics simulation provides an avenue to tackle previously intractable challenges through gradient-based optimization, thereby greatly improving the efficiency of solving robotics-related problems. To apply differentiable simulation in diverse robotic manipulation scenarios, a key challenge is to integrate various materials in a unified framework. We present SoftMAC, a differentiable simulation framework that couples soft bodies with articulated rigid bodies and clothes. SoftMAC simulates soft bodies with the continuum-mechanics-based Material Point Method (MPM). We provide a novel forecast-based contact model for MPM, which effectively reduces penetration without introducing other artifacts like unnatural rebound. To couple MPM particles with deformable and non-volumetric clothes meshes, we also propose a penetration tracing algorithm that reconstructs the signed distance field in local area. Diverging from previous works, SoftMAC simulates the complete dynamics of each modality and incorporates them into a cohesive system with an explicit and differentiable coupling mechanism. The feature empowers SoftMAC to handle a broader spectrum of interactions, such as soft bodies serving as manipulators and engaging with underactuated systems. We conducted comprehensive experiments to validate the effectiveness and accuracy of the proposed differentiable pipeline in downstream robotic manipulation applications. Supplementary materials and videos are available on our project website at https://damianliumin.github.io/SoftMAC.

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