运动学 Transformer：使用 Transformers 求解软体机器人的逆建模问题
机器人学
2022-11-15 v1 机器学习
摘要
软体机械臂在海洋环境等脆弱环境中相较传统刚性机械臂具有诸多优势。然而，开发此类机器人所需的用于形状、运动与力控制的分析逆模型仍是一项挑战。作为分析模型的替代，可使用强大的机器学习方法学习数值模型。本文提出运动学 Transformer 用于建立软体机械肢的精确逆运动学模型。所提方法将逆运动学问题重新表述为序列预测问题，并基于 transformer 架构。数值仿真表明该方法可有效用于控制软体肢体。基准研究也显示，相较基线前馈神经网络，所提方法具有更好的精度与准确度。
引用
@article{arxiv.2211.06643,
title = {Kinematics Transformer: Solving The Inverse Modeling Problem of Soft Robots using Transformers},
author = {Abdelrahman Alkhodary and Berke Gur},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.06643},
year = {2022}
}