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Neste artigo, propomos o ContactSDF, um método que utiliza funções de distância signada (SDFs) para aproximar modelos multi-contato, incluindo detecção de colisão e rotinas de avanço temporal. O ContactSDF primeiro estabelece uma SDF usando a representação do plano suporte de um objeto para detecção de colisão, e então utiliza os cones duais de contato gerados para construir uma segunda SDF para previsão do próximo estado no avanço temporal. Essas duas SDFs criam um modelo dinâmico multi-contato diferenciável e em forma fechada para predição de estado, permitindo aprendizado e otimização eficiente do modelo para manipulação rica em contatos. Realizamos extensos experimentos de simulação para mostrar a eficácia do ContactSDF para aprendizado de modelo e controle em tempo real da manipulação dextriosa. Avaliamos ainda o ContactSDF em uma mão Allegro de hardware para tarefas de reorientação na palma da mão. Os resultados mostram que, com cerca de 2 minutos de aprendizado no hardware, o ContactSDF alcança manipulação dextriosa de alta qualidade em uma frequência de 30-60Hz.
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Yang Wen
Wanxin Jin
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Wen et al. (Sun,) estudaram essa questão.
www.synapsesocial.com/papers/68e5bd48b6db6435875558ee — DOI: https://doi.org/10.48550/arxiv.2408.09612