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斯坦福大学研究 - 用于机械手设计的动力学扩散模型
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摘要 我们提出了动力学扩散模型,这是一种数据驱动框架,用于为给定的操纵任务生成操纵器几何设计。我们的方法不针对每项任务训练不同的设计模型,而是采用一种跨任务共享的学习动力学网络。对于一项新的操纵任务,我们首先将其分解为一系列单独的运动目标,我们称之为目标交互轮廓,其中每个单独的运动都可由共享动力学网络建模。由目标和预测交互轮廓构建的设计目标提供了一个梯度,用于指导任务中手指几何形状的细化。这一细化过程是作为分类器引导的扩散过程执行的,其中设计目标起到了分类器引导的作用。在无传感器的环境下,我们仅使用开环并行下颚运动对我们的框架在各种操纵任务上进行了评估。我们生成的设计在平均操纵成功率上分别比基于优化和无引导扩散的基线设计高出 31.5% 和 45.3%。我们的框架能在 0.8 秒内生成设计,因此能促进设计的快速迭代,并提高数据驱动方法在机器人机构设计中的应用。
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