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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
Suhan Park (Seoul National University) Mathew Schwartz (NJIT) Jaeheung Park (Seoul National University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2022
발행연도
2022.11
수록면
944 - 949 (6page)

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This paper proposes a novel inverse kinematics (IK) solver of articulated robotic systems for path planning. IK is a traditional but essential problem for robot manipulation. Recently, data-driven methods have been proposed to quickly solve IK for path planning. These machine learning-based models can handle a large amount of IK requests at once by leveraging the GPU. However, such methods suffer from reduced accuracy and considerable training time. We propose an IK solver that improves accuracy and memory efficiency with continuous normalizing flows by utilizing the continuous hidden dynamics of a Neural ODE network. The performance is compared using multiple robots, and our method is shown to be highly performant on complex (including dual end effector) manipulators.

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. BACKGROUND
3. METHODS
4. RESULTS
5. CONCLUSION
REFERENCES

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