Enhancing Robotic System Robustness via Lyapunov Exponent-Based Optimization

要約

ロボットの解析、設計、最適化の分野における未解決の課題に対処するリアプノフ指数に基づいて、ロボット システムの安定性を定量化および最適化する新しいアプローチを紹介します。
私たちの方法では、延長された時間範囲にわたる微分可能なシミュレーションを利用します。
提案されたメトリクスは、ロボットのタスクや移動で一般的に発生するリミットサイクルへの自然な拡張など、いくつかの特性を提供します。
アドホック JAX 勾配ベースの最適化フレームワークを使用して、堅牢性の課題に取り組む際の優れたパワーと柔軟性を紹介します。
私たちのアプローチの有効性は、自由度の高いシステムと接触が多い環境を含む、さまざまな複雑さのさまざまなシナリオを通じてテストされます。
これらのケース全体で肯定的な結果が得られたことは、システムの堅牢性を強化する上での私たちの方法の可能性を強調しています。

要約(オリジナル)

We present a novel approach to quantifying and optimizing stability in robotic systems based on the Lyapunov exponents addressing an open challenge in the field of robot analysis, design, and optimization. Our method leverages differentiable simulation over extended time horizons. The proposed metric offers several properties, including a natural extension to limit cycles commonly encountered in robotics tasks and locomotion. We showcase, with an ad-hoc JAX gradient-based optimization framework, remarkable power, and flexi-bility in tackling the robustness challenge. The effectiveness of our approach is tested through diverse scenarios of varying complexity, encompassing high-degree-of-freedom systems and contact-rich environments. The positive outcomes across these cases highlight the potential of our method in enhancing system robustness.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google