可微分且可学习的机器人模型
机器人学
2022-02-24 v1 机器学习
摘要
构建物理过程的可微分仿真近来受到越来越多的关注。具体而言，一些工作受将刚体仿真与现代可微分机器学习库相融合所带来的计算优势驱动，开发了可微分的机器人物理引擎。在此，我们提出一个侧重于将数据驱动方法与解析刚体计算相结合的库。更具体地，我们的库 \emph{Differentiable Robot Models} 在 Pytorch 中实现了机器人运动学与动力学的 \emph{可微分} 与 \emph{可学习} 模型。源代码可在 \url{https://github.com/facebookresearch/differentiable-robot-model} 获取。
引用
@article{arxiv.2202.11217,
title = {Differentiable and Learnable Robot Models},
author = {Franziska Meier and Austin Wang and Giovanni Sutanto and Yixin Lin and Paarth Shah},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.11217},
year = {2022}
}