Abstract-This paper visar att kollisionsdetekteringsintensiva applikationer som robotisk rörelseplanering kan påskyndas genom att utföra kollisionskontroller med en maskininlärningsmodell. Vi föreslår Fastron, en inlärningsbaserad algoritm för att modellera en robots konfigurationsutrymme för att användas som en proxykollisionsdetektor i stället för standard geometriska kollisionskontrollatorer. Vi visar att utnyttjandet av proxykollisionsdetektorn resulterar i upp till en storleksordning snabbare prestanda i robotsimulering och robotplanering än toppmoderna kollisionsdetekteringsbibliotek. Våra resultat visar att Fastron lär sig en modell mer än 100 gånger snabbare än en konkurrerande C-rymdmodelleringsmetod, samtidigt som det ger teoretiska garantier för inlärningskonvergens. Med hjälp av OMPLs rörelseplaneringsbibliotek kunde vi skapa initiala rörelseplaner för alla experiment med varierande robot- och miljökomplex. Med Fastron kan vi upprepade gånger utföra planering från grunden med 56 Hz hastighet, visar dess tillämpning mot autonom kirurgisk assistans uppgift i delade miljöer med mänskliga kontrollerade manipulatorer. Alla prestandavinster uppnåddes trots att endast CPU-baserade beräkningar användes, vilket tyder på ytterligare beräkningsvinster med en GPU-strategi som kan parallellisera tensor algebra. Koden är tillgänglig online 1.
Det visade sig att kollisionskontroller kan vara en storleksordning snabbare än toppmoderna kollisionsdetektorer REF.
Learning-Based Proxy Collision Detection for Robot Motion Planning Applications
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Mathematics']}