[논문 리뷰] LINKS: A dataset of a hundred million planar linkage mechanisms for data-driven kinematic design

Amin Heyrani Nobari, Akash Srivastava외 2명|arXiv (Cornell University)|2022. 08. 30.

Robotic Mechanisms and Dynamics인용 수 4

한 줄 요약

LINKS는 100만 개의 1-자유도 평면 연결 기구와 11억 개의 커퍼 곡선을 포함한 데이터셋을 제안한다. 이 데이터셋은 새로운 토폴로지 연산자와 고도로 최적화된 병렬 시뮬레이션을 통해 생성되었으며, 데이터 기반 역운동학적 설계를 가능하게 한다. 이는 이중 방향 카프르 거리 기반 검색을 통해 목표 경로와 유사한 기구를 효과적으로 검색함으로써 입증되었으며, 검증은 1,000만 개의 경로로 구성된 정제된 서브셋을 대상으로 수행되었다.

ABSTRACT

In this paper, we introduce LINKS, a dataset of 100 million one degree of freedom planar linkage mechanisms and 1.1 billion coupler curves, which is more than 1000 times larger than any existing database of planar mechanisms and is not limited to specific kinds of mechanisms such as four-bars, six-bars, \etc which are typically what most databases include. LINKS is made up of various components including 100 million mechanisms, the simulation data for each mechanism, normalized paths generated by each mechanism, a curated set of paths, the code used to generate the data and simulate mechanisms, and a live web demo for interactive design of linkage mechanisms. The curated paths are provided as a measure for removing biases in the paths generated by mechanisms that enable a more even design space representation. In this paper, we discuss the details of how we can generate such a large dataset and how we can overcome major issues with such scales. To be able to generate such a large dataset we introduce a new operator to generate 1-DOF mechanism topologies, furthermore, we take many steps to speed up slow simulations of mechanisms by vectorizing our simulations and parallelizing our simulator on a large number of threads, which leads to a simulation 800 times faster than the simple simulation algorithm. This is necessary given on average, 1 out of 500 candidates that are generated are valid~(and all must be simulated to determine their validity), which means billions of simulations must be performed for the generation of this dataset. Then we demonstrate the depth of our dataset through a bi-directional chamfer distance-based shape retrieval study where we show how our dataset can be used directly to find mechanisms that can trace paths very close to desired target paths.

연구 동기 및 목표

• 데이터 기반 운동학적 설계를 위한 대규모이고 다양한 데이터셋이 부족한 문제를 해결하기 위해.
• 1-자유도 평면 기구의 수많은 수치를 생성하고 시뮬레이션하는 데 발생하는 계산적 병목 현상을 극복하기 위해.
• 역운동학 합성에 적합한 광범위한 커퍼 경로를 포함하는 종합적이고 편향이 없는 데이터셋을 구축하기 위해.
• 측도 기반 유사도 검색을 통한 효율적이고 확장 가능한 형태 검색을 통해 경로 생성 문제를 해결하기 위해.
• 미래에 슬라이더, 기어 등 복잡한 구성 요소를 포함하기 위한 기반을 마련하기 위해.

제안 방법

• 최대 20개의 관절을 가진 1-자유도 평면 기구를 체계적으로 생성하기 위한 새로운 토폴로지 생성 연산자를 도입하였다.
• 수천 개의 스레드를 활용한 벡터화 및 병렬화된 시뮬레이션을 구현하여, 단순 시뮬레이션 대비 800배 빠른 성능을 달성하였다.
• 100만 개의 기구를 생성하였으며, 각 기구는 액추에이터 한 바퀴를 완전히 시뮬레이션하여 커퍼 곡선을 생성하였다.
• 모든 커퍼 경로를 정규화하여 일관된 형태 비교가 가능하게 하고 데이터셋 내 편향을 줄였다.
• 설계 공간의 커버리지 향상과 중복 감소를 위해 정규화된 경로의 대표 서브셋을 정제하였다.
• 형태 검색을 위해 쿼리 경로를 데이터셋 내 경로와 비교하기 위해 이중 방향 카프르 거리를 사용하였다.

Figure 1: Two mechanisms where DOF and mobility do not match as a result of redundant linkages. In both images, one of the linkages highlighted in blue has to be removed to remove the redundancies in the mechanism.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 대규모이고 편향이 없는 1-자유도 평면 기구 데이터셋은 효과적인 데이터 기반 역운동학적 설계를 가능하게 하는가?
• RQ2 데이터셋에 존재하지 않는 목표 경로를 생성하는 기구를 단순한 검색 전략이 얼마나 효과적으로 검색할 수 있는가?
• RQ3 이 데이터셋은 1-자유도 평면 기구의 가능한 커퍼 곡선 공간을 어느 정도 커버하는가?
• RQ4 시뮬레이션 파이프라인은 고성능 계산 환경에서 1억 개의 기구를 효율적으로 생성할 수 있는가?
• RQ5 정제된 경로 서브셋은 검색 성능 향상과 설계 공간의 표현력 향상에 얼마나 기여하는가?

주요 결과

• 이 데이터셋은 1억 개의 1-자유도 평면 연결 기구와 11억 개의 커퍼 곡선을 포함하여, 이전 데이터베이스보다 1,000배 이상 크다.
• 벡터화와 병렬 처리를 통해 시뮬레이션 파이프라인이 800배 빠른 성능을 달성하여 수십억 건의 시뮬레이션을 타당한 시간 내에 수행할 수 있었다.
• 1,000만 개 경로 서브셋에 대해 단순한 이중 방향 카프르 거리 기반 검색이, 데이터셋에 포함되지 않은 세 개의 새로운 목표 경로와 높은 정밀도로 일치하는 기구를 성공적으로 검색하였다.
• 정제된 경로 서브셋은 편향을 효과적으로 줄이고 출력 공간의 표현력을 향상시켜 더 신뢰할 수 있는 형태 검색을 가능하게 하였다.
• 데이터셋은 다양한 유형의 커퍼 곡선을 광범위하게 커버하고 있어, 향후 역운동학 합성에 큰 잠재력을 지닌다.
• 현재 버전은 锁정의 기구, 복잡한 루프(예: 더블 버터플라이) 및 슬라이더와 같은 비관절 구성 요소를 포함하지 않으며, 향후 확장 계획이 수립되어 있다.

Figure 2: Overview of the process used to generate planar linkage mechanisms. Note that the initial mechanism used in the topology generator is the simplest 1-DOF mechanism possible. It is important to mention that for each topology, the position generator is run multiple times to obtain multiple ca