在从机器人控制到仿真的各种机器人应用中，碰撞检测似乎是规范操作，包括运动计划和估计。尽管该主题的开创性工作可以追溯到80年代，但直到最近，正确区分碰撞检测的问题才成为一个中心问题，尤其要归功于科学界围绕该主题所做的持续和各种努力物理。然而，到目前为止，很少有人提出过解决方案，并且只有对所涉及形状的性质的强烈假设。在这项工作中，我们引入了一种通用和高效的方法，以计算任何一对凸形的碰撞检测的导数，这是通过尤其利用随机平滑技术而显示的，这些技术特别适合于捕获非平滑问题的衍生物。这种方法是在HPP-FCL和Pinocchio生态系统中实现的，并在机器人文献的经典数据集和问题上进行了评估，显示了很少的微秒时间来计算许多真实的机器人应用程序直接利用的信息衍生物，包括许多真实的机器人应用程序，包括可不同的模拟。
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We present a differentiable formulation of rigid-body contact dynamics for objects and robots represented as compositions of convex primitives. Existing optimization-based approaches simulating contact between convex primitives rely on a bilevel formulation that separates collision detection and contact simulation. These approaches are unreliable in realistic contact simulation scenarios because isolating the collision detection problem introduces contact location non-uniqueness. Our approach combines contact simulation and collision detection into a unified single-level optimization problem. This disambiguates the collision detection problem in a physics-informed manner. Compared to previous differentiable simulation approaches, our formulation features improved simulation robustness and a reduction in computational complexity by more than an order of magnitude. We illustrate the contact and collision differentiability on a robotic manipulation task requiring optimization-through-contact. We provide a numerically efficient implementation of our formulation in the Julia language called Silico.jl.
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增强学习（RL）在接触式操纵中的经验成功（RL）从基于模型的角度来理解了很多待理解，其中关键困难通常归因于（i）触点模式的爆炸，（ii）僵硬，非平滑接触动力学和由此产生的爆炸 /不连续梯度，以及（iii）计划问题的非转换性。 RL的随机性质通过有效采样和平均接触模式来解决（i）和（ii）。另一方面，基于模型的方法通过分析平滑接触动力学来解决相同的挑战。我们的第一个贡献是建立两种方法的简单系统方法的理论等效性，并在许多复杂示例上提供定性和经验的等效性。为了进一步减轻（II），我们的第二个贡献是凸面的凸面，可区分和准动力的触点动力学表述，这两个方案都可以平滑方案，并且通过实验证明了对接触富含接触的计划非常有效。我们的最终贡献解决了（III），在其中我们表明，当通过平滑度抽取接触模式时，基于经典的运动计划算法在全球计划中可以有效。将我们的方法应用于具有挑战性的接触式操纵任务的集合中，我们证明了基于模型的有效运动计划可以实现与RL相当的结果，而计算却大大较少。视频：https：//youtu.be/12ew4xc-vwa
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在过去的几年中，按照可区分的编程范式，人们对计算物理过程的梯度信息（例如，物理模拟，图像渲染）的梯度越来越兴趣。但是，此类过程可能是不可差异的，也可能产生非信息性梯度（I.D.几乎到处都是无效的）。当面对以前的陷阱时，通过分析表达或数值技术（例如自动分化和有限差异）估算的梯度使经典优化方案融合到质量较差的解决方案中。因此，仅依靠这些梯度提供的本地信息通常不足以解决涉及此类物理过程的高级优化问题，尤其是当它们受到非平滑度和不稳定性问题的影响。零订单优化，我们通过估计邻域中的梯度来利用随机平滑来增强可微分的物理。我们的实验表明，在优化算法中整合这种方法可能对像网格重建的任务相似，从图像或对机器人系统的最佳控制也有所不同。
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2021-11-30
微弱的物理是计算机视觉和机器人的强大工具，用于了解互动的场景理解和推理。现有方法经常被限于具有预先已知的简单形状或形状的物体。在本文中，我们提出了一种新的方法来具有摩擦触点的可分解物理学，其利用符号距离场（SDF）隐含地表示物理形状。我们的模拟即使涉及的形状为非凸形表示，也支持接触点计算。此外，我们提出了区分对象形状的动力学来利用基于梯度的方法来促进形状优化。在我们的实验中，我们证明我们的方法允许从轨迹和深度图像观察的诸如摩擦系数，质量，力或形状参数的物理参数的基于模型的推断，并且在几个具有挑战性的合成场景和真实图像序列中。
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物体之间的碰撞检测对于机器人系统的模拟，控制和学习至关重要。但是，现有的碰撞检测例程本质上是非差异的，从而限制了它们在基于优化的算法中的实用性。在这项工作中，我们提出了一个完全可区分的碰撞检测框架，该框架的原因是一组可复合和高度表达的凸原始形状之间的距离。这是通过将碰撞检测问题制定为凸优化问题来实现的，该问题旨在在有相交之前找到要应用于每个对象的最小均匀缩放率。优化问题是完全可区分的，并且能够返回每个对象上的碰撞检测状态以及接触点。
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我们考虑了一个类别级别的感知问题，其中给定的2D或3D传感器数据描绘了给定类别的对象（例如，汽车），并且必须重建尽管级别的可变性，但必须重建对象的3D姿势和形状（即，不同的汽车模型具有不同的形状）。我们考虑了一个主动形状模型，其中 - 对于对象类别 - 我们获得了一个潜在的CAD模型库，描述该类别中的对象，我们采用了标准公式，其中姿势和形状是通过非非2D或3D关键点估算的-convex优化。我们的第一个贡献是开发PACE3D*和PACE2D*，这是第一个使用3D和2D关键点进行姿势和形状估计的最佳最佳求解器。这两个求解器都依赖于紧密（即精确）半决赛的设计。我们的第二个贡献是开发两个求解器的异常刺激版本，命名为PACE3D＃和PACE2D＃。为了实现这一目标，我们提出了Robin，Robin是一种一般的图理论框架来修剪异常值，该框架使用兼容性超图来建模测量的兼容性。我们表明，在类别级别的感知问题中，这些超图可以是通过关键点（以2D）或其凸壳（以3D为单位）构建的，并且可以通过最大的超级计算来修剪许多异常值。最后的贡献是广泛的实验评估。除了在模拟数据集和Pascal数据集上提供消融研究外，我们还将求解器与深关键点检测器相结合，并证明PACE3D＃在Apolloscape数据集中在车辆姿势估算中改进了最新技术，并且其运行时间是兼容的使用实际应用。
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手动相互作用的研究需要为高维多手指模型产生可行的掌握姿势，这通常依赖于分析抓取的合成，从而产生脆弱且不自然的结果。本文介绍了Grasp'd，这是一种与已知模型和视觉输入的可区分接触模拟的掌握方法。我们使用基于梯度的方法作为基于采样的GRASP合成的替代方法，该方法在没有简化假设的情况下失败，例如预先指定的接触位置和本本特征。这样的假设限制了掌握发现，尤其是排除了高接触功率掌握。相比之下，我们基于模拟的方法允许即使对于具有高度自由度的抓地力形态，也可以稳定，高效，物理逼真，高接触抓紧合成。我们确定并解决了对基于梯度的优化进行掌握模拟的挑战，例如非平滑对象表面几何形状，接触稀疏性和坚固的优化景观。 GRASP-D与人类和机器人手模型的分析掌握合成相比，并且结果抓紧超过4倍，超过4倍，从而导致较高的GRASP稳定性。视频和代码可在https://graspd-eccv22.github.io/上获得。
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机器人社区在为软机器人设备建模提供的理论工具的复杂程度中看到了指数增长。已经提出了不同的解决方案以克服与软机器人建模相关的困难，通常利用其他科学学科，例如连续式机械和计算机图形。这些理论基础通常被认为是理所当然的，这导致复杂的文献，因此，从未得到完整审查的主题。Withing这种情况下，提交的文件的目标是双重的。突出显示涉及建模技术的不同系列的常见理论根源，采用统一语言，以简化其主要连接和差异的分析。因此，对上市接近自然如下，并最终提供在该领域的主要作品的完整，解开，审查。
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Estimating the pose of an object from a monocular image is an inverse problem fundamental in computer vision. The ill-posed nature of this problem requires incorporating deformation priors to solve it. In practice, many materials do not perceptibly shrink or extend when manipulated, constituting a powerful and well-known prior. Mathematically, this translates to the preservation of the Riemannian metric. Neural networks offer the perfect playground to solve the surface reconstruction problem as they can approximate surfaces with arbitrary precision and allow the computation of differential geometry quantities. This paper presents an approach to inferring continuous deformable surfaces from a sequence of images, which is benchmarked against several techniques and obtains state-of-the-art performance without the need for offline training.
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量子哈密顿学习和量子吉布斯采样的双重任务与物理和化学中的许多重要问题有关。在低温方案中，这些任务的算法通常会遭受施状能力，例如因样本或时间复杂性差而遭受。为了解决此类韧性，我们将量子自然梯度下降的概括引入了参数化的混合状态，并提供了稳健的一阶近似算法，即量子 - 固定镜下降。我们使用信息几何学和量子计量学的工具证明了双重任务的数据样本效率，因此首次将经典Fisher效率的开创性结果推广到变异量子算法。我们的方法扩展了以前样品有效的技术，以允许模型选择的灵活性，包括基于量子汉密尔顿的量子模型，包括基于量子的模型，这些模型可能会规避棘手的时间复杂性。我们的一阶算法是使用经典镜下降二元性的新型量子概括得出的。两种结果都需要特殊的度量选择，即Bogoliubov-Kubo-Mori度量。为了从数值上测试我们提出的算法，我们将它们的性能与现有基准进行了关于横向场ISING模型的量子Gibbs采样任务的现有基准。最后，我们提出了一种初始化策略，利用几何局部性来建模状态的序列（例如量子 - 故事过程）的序列。我们从经验上证明了它在实际和想象的时间演化的经验上，同时定义了更广泛的潜在应用。
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布模拟在计算机动画，服装设计和机器人辅助敷料中具有广泛的应用。这项工作提出了一个可区分的布模拟器，其附加梯度信息促进了与布相关的应用。我们可区分的模拟器扩展了基于投影动力学（PD）和干摩擦接触的最先进的布模拟器。我们从以前的工作中汲取灵感，提出了一种快速新颖的方法，用于通过干摩擦接触在基于PD的布模拟中得出梯度。此外，我们对富含接触的布模拟中梯度的实用性进行了全面的分析和评估。最后，我们证明了模拟器在许多下游应用中的功效，包括系统识别，辅助调味料的轨迹优化，闭环控制，逆设计和实际降低SIM转移。我们观察到通过使用我们的梯度信息来求解大多数这些应用程序获得的大幅加速。
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近期在应用于培训深度神经网络和数据分析中的其他优化问题中的非凸优化的优化算法的兴趣增加，我们概述了最近对非凸优化优化算法的全球性能保证的理论结果。我们从古典参数开始，显示一般非凸面问题无法在合理的时间内有效地解决。然后，我们提供了一个问题列表，可以通过利用问题的结构来有效地找到全球最小化器，因为可能的问题。处理非凸性的另一种方法是放宽目标，从找到全局最小，以找到静止点或局部最小值。对于该设置，我们首先为确定性一阶方法的收敛速率提出了已知结果，然后是最佳随机和随机梯度方案的一般理论分析，以及随机第一阶方法的概述。之后，我们讨论了非常一般的非凸面问题，例如最小化$ \ alpha $ -weakly-are-convex功能和满足Polyak-lojasiewicz条件的功能，这仍然允许获得一阶的理论融合保证方法。然后，我们考虑更高阶和零序/衍生物的方法及其收敛速率，以获得非凸优化问题。
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我们提出了Theseus，这是一个有效的应用程序不合时宜的开源库，用于在Pytorch上构建的可区分非线性最小二乘（DNL）优化，为机器人技术和视觉中的端到端结构化学习提供了一个共同的框架。现有的DNLS实施是特定应用程序的，并且并不总是纳入许多对效率重要的成分。 Theseus是应用程序不可静止的，正如我们使用的几个示例应用程序所用的，这些应用程序是使用相同的基础可区分组件构建的，例如二阶优化器，标准成本功能和Lie组。为了提高效率，TheseUS纳入了对稀疏求解器，自动矢量化，批处理，GPU加速度和梯度计算的支持，并具有隐式分化和直接损耗最小化。我们在一组应用程序中进行了广泛的性能评估，显示出这些功能时显示出明显的效率提高和更好的可扩展性。项目页面：https：//sites.google.com/view/theseus-ai
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本文介绍了一组数字方法，用于在不变（弹性）二阶Sobolev指标的设置中对3D表面进行Riemannian形状分析。更具体地说，我们解决了代表为3D网格的参数化或未参数浸入式表面之间的测量学和地球距离的计算。在此基础上，我们为表面集的统计形状分析开发了工具，包括用于估算Karcher均值并在形状群体上执行切线PCA的方法，以及计算沿表面路径的平行传输。我们提出的方法从根本上依赖于通过使用Varifold Fidelity术语来为地球匹配问题提供轻松的变异配方，这使我们能够在计算未参数化表面之间的地理位置时强制执行重新训练的独立性，同时还可以使我们能够与多用途算法相比，使我们能够将表面与vare表面进行比较。采样或网状结构。重要的是，我们演示了如何扩展放松的变分框架以解决部分观察到的数据。在合成和真实的各种示例中，说明了我们的数值管道的不同好处。
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我们提出了Dojo，这是一种用于机器人技术的可区分物理引擎，优先考虑稳定的模拟，准确的接触物理学以及相对于状态，动作和系统参数的可不同性。Dojo在低样本速率下实现稳定的模拟，并通过使用变异积分器来节省能量和动量。非线性互补性问题，具有用于摩擦的二阶锥体，模型硬接触，并使用自定义的Primal Dual内部点法可靠地解决。使用隐式功能定理利用内点方法的特殊属性，以有效计算通过接触事件提供有用信息的光滑梯度。我们展示了Dojo独特的模拟紧密接触能力，同时提供了许多示例，包括轨迹优化，强化学习和系统识别。
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动态MRI可以捕获具有高对比度的软组织器官中的时间解剖变化，但是获得的序列通常遭受有限的体积覆盖，这使得器官形状轨迹的高分辨率重建在时间研究中的主要挑战。由于腹部器官形状的变异性跨越时间和受试者，本研究的目的是朝向3D致密速度测量来完全覆盖整个表面并提取有意义的特征，其特征在于观察到的器官变形并实现临床作用或决定。我们在深呼吸运动期间提出了一种用于表征膀胱表面动力学的管道。对于紧凑的形状表示，首先使用重建的时间体积来使用LDDMM框架建立专用的动态4D网状序列。然后，我们从诸如网格伸长和失真的机械参数执行器官动力学的统计表征。由于我们将器官引用作为非平面，因此我们还使用平均曲率变化为度量来量化表面演变。然而，曲率的数值计算强烈地取决于表面参数化。为了应对这一依赖性，我们采用了一种用于表面变形分析的新方法。独立于参数化并最小化测地曲线的长度，通过最小化Dirichlet能量，它使表面曲线平滑地朝向球体。 eulerian PDE方法用于从曲线缩短流中导出形状描述符。使用Laplace Beltrami操作员特征函数来计算各个运动模式之间的接口，用于球形映射。用于提取用于局部控制的模拟形状轨迹的表征相关曲线的应用演示了所提出的形状描述符的稳定性。
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多目标高维运动优化问题在机器人技术中无处不在，并且信息丰富的梯度受益。为此，我们要求所有成本函数都可以微分。我们建议学习任务空间，数据驱动的成本功能作为扩散模型。扩散模型代表表达性的多模式分布，并在整个空间中表现出适当的梯度。我们通过将学习的成本功能与单个目标功能中的其他潜在学到的或手工调整的成本相结合，并通过梯度下降共同优化所有这些属性来优化运动。我们在一组复杂的掌握和运动计划问题中展示了联合优化的好处，并与将掌握的掌握选择与运动优化相提并论相比。
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通常，地形几何形状是非平滑的，非线性的，非凸的，如果通过以机器人为中心的视觉单元感知，则似乎部分被遮住且嘈杂。这项工作介绍了能够实时处理上述问题的完整控制管道。我们制定了一个轨迹优化问题，该问题可以在基本姿势和立足点上共同优化，但要遵守高度图。为了避免收敛到不良的本地Optima，我们部署了逐步的优化技术。我们嵌入了一个紧凑的接触式自由稳定性标准，该标准与非平板地面公式兼容。直接搭配用作转录方法，导致一个非线性优化问题，可以在少于十毫秒内在线解决。为了在存在外部干扰的情况下增加鲁棒性，我们用动量观察者关闭跟踪环。我们的实验证明了爬楼梯，踏上垫脚石上的楼梯，并利用各种动态步态在缝隙上。
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通过基于一阶梯度的估计，通过替换零阶梯度估计来替换零阶梯度估计，可以通过估算零阶梯度估计来更快地计算时间。但是，尚不清楚哪些因素决定了两个估计量在复杂景观上的性能，尽管该问题对于可区分的模拟器的实用性至关重要，但涉及长途计划和对物理系统的控制。我们表明，某些物理系统的特征，例如刚度或不连续性，可能会损害一阶估计器的功效，并通过偏置和方差的镜头分析这种现象。我们还提出了一个$ \ alpha $ - 订单梯度估计器，并在[0,1] $中使用$ \ alpha \，它正确利用了精确的梯度将一阶估计值的效率与零级方法的鲁棒性结合在一起。我们在一些数值示例中证明了传统估计器的陷阱以及$ \ alpha $订单估计器的优势。
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