로봇이 커피 라떼아트를 배우려면 유체역학부터 시작해야 해요! CMU&MIT, 유체 시뮬레이션 플랫폼 출시

바리스타의 일도 로봇이 할 수 있어요!

예를 들어 우유거품과 커피를 고르게 저어주면 효과는 이렇습니다.

그런 다음 조금 더 어렵게 만들어 라떼를 만든 후 젓는 막대를 이용해

이 내용은 ICLR 2023에서 Spotlight로 승인된 연구를 기반으로 합니다. 그들은 유체 조작에 대한 새로운 벤치마크인 FluidLab과 다중 재료 미분 가능 물리 엔진 FluidEngine을 출시했습니다. .

연구팀 구성원은 CMU, Dartmouth College, Columbia University, MIT, MIT-IBM Watson AI Lab 및 University of Massachusetts Amherst 출신입니다.

FluidLab의 지원으로 로봇은 앞으로 더 복잡한 시나리오에서 유동적인 작업을 쉽게 처리할 수 있을 것입니다.

플루이드랩의 '숨겨진 기술'은 무엇인가요? 함께 즐겨요~

"유체 역학"의 고급 플레이어

FluidLab은 이름에서 알 수 있듯이 FluidEngine을 사용하여 다양한 재료와 다양한 유형의 세부 사항을 완벽하게 파악할 수 있습니다. 움직임.

먼저 커피를 만드는 다양한 장면을 시뮬레이션해 보세요. 커피와 우유 거품의 움직임 궤적도 매우 현실적입니다.

물론 아이스크림을 흉내내는 것도 물을 뿌리는 문제입니다.

또는 다양한 조건에서 물 흐름의 궤적을 시뮬레이션해 보세요.

그래도 FluidLab의 강점을 볼 수 없다면 바로 난이도로 넘어가세요.

예를 들어, 먼저 비교 시뮬레이션을 하고 플랫폼이 컨테이너가 떨어질 때 컨테이너와 충돌하는 것을 시뮬레이션하도록 합시다. 왼쪽부터 단단한 재료, 탄성 재료, 플라스틱입니다.

또는 다양한 비점성 액체와 점성 액체가 낙하할 때의 궤적.

더 어려운 것은 기체와 액체가 만나는 상태를 시뮬레이션하는 것입니다.

쉽게 완료되었습니다!

이때 일부 친구들은 다음과 같이 궁금해할 수 있습니다. 이렇게 많은 상태의 시뮬레이션이 물리학이나 유체 역학을 따르는 걸까요?

특정 물리적 현상에 대해서는 연구팀이 직접 검증 영상을 공개했으니 안심하셔도 됩니다.

카르만 와류 및 댐 파괴와 같은 일반적인 물리적 현상을 정확하게 시뮬레이션할 수 있습니다.

액체의 부력, 비압축성 및 부피 안정성도 시뮬레이션에 쉽게 반영될 수 있습니다.

고급 레벨로 가서 마그누스 효과를 사용하여 확인하세요. 번역, 번역 + 느린 반시계 방향 회전, 번역 + 빠른 반시계 방향 회전, 번역 + 빠른 시계 방향 회전이 모두 정확합니다.

1억 난이도를 추가하고 운동량 보존 및 레일리-테일러 불안정성을 시도해 보세요.

...

그렇다면 연구팀은 어떻게 현실 세계에 가까운 시뮬레이션을 달성했을까요?

상태마다 알고리즘이 다릅니다

우선 프로그래밍 언어 측면에서 FluidEngine은 Python을 선택했고 Taichi는 최근 GPU 가속 시뮬레이션을 위해 제안된 도메인별 프로그래밍 언어입니다.

이는 시뮬레이션 환경 구축을 위한 사용자 친화적인 API 세트를 제공하며, 더 높은 수준에서는 표준 OpenAI Gym API를 따르며 표준 강화 학습 및 최적화 알고리즘과 호환됩니다.

현실적인 가상 시뮬레이션 효과가 가능한 이유는 아마도 FluidEngine으로 환경을 만드는 과정에서 엿볼 수 있을 것입니다.

생성되는 환경은 다섯 부분으로 구성됩니다.

• 사용자 정의 엔드 이펙터가 장착된 로봇 에이전트(플러그형 로봇)
• 외부 메시에서 가져오고 SDF(부호 거리 필드)로 표시되는 개체
• 다음을 사용하여 생성된 개체 입자를 표현하는 데 사용되는 모양 기본 요소 또는 외부 메시
• 오일러 메시에서 가스 현상을 모델링하는 데 사용되는 가스 필드(속도 필드 및 연기 밀도 및 온도와 같은 기타 이류 필드 포함)
• 희소 지원을 위한 사용자 정의 기하학적 경계 세트 계산

그 중 시뮬레이션 과정에서 다양한 상태의 재료에 대해 다양한 계산 방법이 사용됩니다.

고체 및 액체 재료의 경우 시뮬레이션 프로세스에서는 입자와 메쉬를 사용하여 연속체 재료를 시뮬레이션하는 하이브리드 라그랑지-오일러 방법인 이동 최소 제곱 재료 점 방법(MLS-MPM)을 사용합니다.

연기나 공기와 같은 가스의 경우 시뮬레이션 프로세스에서 이류-투영 방식을 사용하여 데카르트 그리드의 비압축성 유체로 시뮬레이션합니다.

이러한 방식으로 특정 상황에 대해 현실적인 효과를 시뮬레이션할 수 있습니다.

기사 마지막에 논문, 프로젝트 주소, 코드 링크가 첨부되어 있으니 관심 있는 친구들은 클릭해서 보실 수 있습니다.

프로젝트 홈페이지: https://fluidlab2023.github.io/Paper 링크:​https://arxiv.org/abs/2303.02346 코드 링크:​https://github.com/zhouxian/FluidLab

위 내용은 로봇이 커피 라떼아트를 배우려면 유체역학부터 시작해야 해요! CMU&MIT, 유체 시뮬레이션 플랫폼 출시의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!