要約
我々は、最大散逸の原理とともにクーロンの摩擦の法則と組み合わせたハント&クロスリーのような実験的に検証されたモデルを組み込んだ、複雑な接触モデルの凸近似を生成するためのフレームワークを提案します。
私たちのアプローチは、幅広い剛性値にわたって堅牢であり、従順な表面と剛体近似の両方に適しています。
これらの近似をさまざまなテスト ケースにわたって評価し、特性と制限を詳しく説明します。
私たちは、オープンソースのロボティクス ツールキットである Drake に完全に微分可能なソリューションを実装しています。
当社の新しいハイブリッド アプローチにより、接触解像度からの因数分解を再利用しながら、複雑な幾何学モデルの勾配の計算が可能になります。
私たちは、正確に解決されたスティクションと接触の遷移を備えたインタラクティブなレートでのロボットタスクの堅牢なシミュレーションを実証し、効果的なシミュレーションからリアルへの移行をサポートします。
要約(オリジナル)
We present a framework for generating convex approximations of complex contact models, incorporating experimentally validated models like Hunt & Crossley coupled with Coulomb’s law of friction alongside the principle of maximum dissipation. Our approach is robust across a wide range of stiffness values, making it suitable for both compliant surfaces and rigid approximations. We evaluate these approximations across a wide variety of test cases, detailing properties and limitations. We implement a fully differentiable solution in the open-source robotics toolkit, Drake. Our novel hybrid approach enables computation of gradients for complex geometric models while reusing factorizations from contact resolution. We demonstrate robust simulation of robotic tasks at interactive rates, with accurately resolved stiction and contact transitions, supporting effective sim-to-real transfer.
arxiv情報
著者 | Alejandro Castro,Xuchen Han,Joseph Masterjohn |
発行日 | 2024-11-18 20:32:39+00:00 |
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