日本フィジカルAI新聞

世界のフィジカルAIを、日本語で。

運動計画arXiv:2503.00614

離散対称性を持つ構成空間におけるサンプリングベース運動計画

Sampling-Based Motion Planning with Discrete Configuration-Space Symmetries

シェア:XThreadsFacebookLINEはてブBluesky

対称な物体を扱う際の構成空間の対称性を利用し、サンプリングベース運動計画アルゴリズムを効率化する手法を提案。理論解析と実験で経路長と実行時間の改善を示した。

著者: Thomas Cohn, Russ Tedrake

分類: cs.RO

原文アブストラクト

When planning motions in a configuration space that has underlying symmetries (e.g. when manipulating one or multiple symmetric objects), the ideal planning algorithm should take advantage of those symmetries to produce shorter trajectories. However, finite symmetries lead to complicated changes to the underlying topology of configuration space, preventing the use of standard algorithms. We demonstrate how the key primitives used for sampling-based planning can be efficiently implemented in spaces with finite symmetries. A rigorous theoretical analysis, building upon a study of the geometry of the configuration space, shows improvements in the sample complexity of several standard algorithms. Furthermore, a comprehensive slate of experiments demonstrates the practical improvements in both path length and runtime.

関連論文

  1. 1Boston Dynamics、車輪付きAtlasの研究試作機を紹介研究・技術
  2. 2GXOとApptronik、Apolloの物流現場試験を拡大 最大1,000台の展開を構想量産・展開
  3. 3newmoとKDDIが資本業務提携 2028年に堺市で自動運転タクシー商用化目指す提携・買収
  4. 4NVIDIA、CoRLでGR00T 2とIsaac Lab 3.0を発表新製品・発表
  5. 5UC BerkeleyとNVIDIAの研究者、AIエージェントでロボット制御コードを仮想環境で改善研究・技術

PR・アフィリエイト広告

FRONTIER(GPU搭載BTOパソコン)

FRONTIER(GPU搭載BTOパソコン)の公式広告バナーFRONTIERでGPU搭載PCを見る ↗
PR本紙発行元 EmplifAI