Robotics research has found numerous important applications of Riemannian geometry. Despite that, the concept remain challenging to many roboticists because the background material is complex and strikingly foreign. Beyond {\em Riemannian} geometry, there are many natural generalizations in the mathematical literature -- areas such as Finsler geometry and spray geometry -- but those generalizations are largely inaccessible, and as a result there remain few applications within robotics. This paper presents a re-derivation of spray and Finsler geometries we found critical for the development of our recent work on a powerful behavioral design tool we call geometric fabrics. These derivations build from basic tools in advanced calculus and the calculus of variations making them more accessible to a robotics audience than standard presentations. We focus on the pragmatic and calculable results, avoiding the use of tensor notation to appeal to a broader audience, emphasizing geometric path consistency over ideas around connections and curvature. We hope that these derivations will contribute to an increased understanding of generalized nonlinear, and even classical Riemannian, geometry within the robotics community and inspire future research into new applications.


翻译:机器人研究发现,里曼尼的几何有许多重要的应用。 尽管如此, 这一概念对许多机器人学家来说仍然具有挑战性, 因为背景材料复杂而惊人。 在叶利曼伊的几何学之外, 数学文献中有许多自然的概括性 -- -- 比如芬斯勒的几何学和喷雾几何学 -- -- 但是这些概括性基本数据基本上无法获得, 结果机器人内部仍然很少应用。 本文展示了喷雾和芬斯勒的几何学, 我们发现这对我们最近关于一个强大的行为设计工具的工作的发展至关重要, 我们称之为几何结构。 这些衍生数据来自高级微积分和变异学的基本工具, 使得机器人更便于阅读, 而不是标准演示。 我们侧重于务实和可计算的结果, 避免使用微调来吸引更广大的观众, 强调在连接和曲线上的各种想法的几何分解路径一致性。 我们希望这些衍生数据将有助于加深对一般非线性的理解, 甚至是典型的里伊曼、 几何测量学在机器人界内的新研究应用的启发性。

0
下载
关闭预览

相关内容

机器人(英语:Robot)包括一切模拟人类行为或思想与模拟其他生物的机械(如机器狗,机器猫等)。狭义上对机器人的定义还有很多分类法及争议,有些电脑程序甚至也被称为机器人。在当代工业中,机器人指能自动运行任务的人造机器设备,用以取代或协助人类工作,一般会是机电设备,由计算机程序或是电子电路控制。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
【图与几何深度学习】Graph and geometric deep learning,49页ppt
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
270+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
计算机 | 中低难度国际会议信息8条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年6月19日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月1日
Arxiv
11+阅读 · 2021年3月25日
Arxiv
23+阅读 · 2021年3月4日
Arxiv
13+阅读 · 2019年1月26日
A General and Adaptive Robust Loss Function
Arxiv
7+阅读 · 2018年11月5日
Arxiv
5+阅读 · 2018年5月31日
VIP会员
相关资讯
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
计算机 | 中低难度国际会议信息8条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年6月19日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员