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Accès ouvert déclaré 2023 conference-paper

Tackling simulation inconsistencies in the robot design process by selective empirical evaluation

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2Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

We present a computational design pipeline that allows evaluation of the robot and environment parameters in a robust manner, giving insight into interactions that can lead to mismatch between simulated behaviour and reality. Our pipeline evaluates robot designs across different design parameters in a large variety of stochastically-defined environments to robustly infer the qualitative effect of robot parameters on its performance. We then quantitatively ground this insight by selecting and building a small number of physical robots to help establish bounds on the trend in parameters observed in simulation. This combination of simulation and empirical evaluation helps narrow the sim-to-real gap without excessive expensive physical testing to augment the intuition of the human designer.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Tackling simulation inconsistencies in the robot design process by selective empirical evaluation
Date Crossref
09/05/2023
Éditeur
ACM
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Reinforcement Learning in RoboticsModular Robots and Swarm IntelligenceSimulation Techniques and Applications

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