論文の概要: Learning Dense Visual Correspondences in Simulation to Smooth and Fold Real Fabrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.12698v2
• Date: Thu, 12 Nov 2020 01:01:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 23:37:10.445159
• Title: Learning Dense Visual Correspondences in Simulation to Smooth and Fold Real Fabrics
• Title（参考訳）: 実織物を滑らかに折り畳むシミュレーションにおける密接な視覚対応の学習
• Authors: Aditya Ganapathi, Priya Sundaresan, Brijen Thananjeyan, Ashwin Balakrishna, Daniel Seita, Jennifer Grannen, Minho Hwang, Ryan Hoque, Joseph E. Gonzalez, Nawid Jamali, Katsu Yamane, Soshi Iba, Ken Goldberg
• Abstract要約: 我々は、異なる構成の変形可能な織物の視覚的対応をシミュレーションで学習する。 学習した対応は、新しいファブリック構成で幾何学的に等価な動作を計算するのに使うことができる。 また、さまざまな色、大きさ、形状の織物についても、その結果が示唆されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.84249614544505
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Robotic fabric manipulation is challenging due to the infinite dimensional configuration space, self-occlusion, and complex dynamics of fabrics. There has been significant prior work on learning policies for specific deformable manipulation tasks, but comparatively less focus on algorithms which can efficiently learn many different tasks. In this paper, we learn visual correspondences for deformable fabrics across different configurations in simulation and show that this representation can be used to design policies for a variety of tasks. Given a single demonstration of a new task from an initial fabric configuration, the learned correspondences can be used to compute geometrically equivalent actions in a new fabric configuration. This makes it possible to robustly imitate a broad set of multi-step fabric smoothing and folding tasks on multiple physical robotic systems. The resulting policies achieve 80.3% average task success rate across 10 fabric manipulation tasks on two different robotic systems, the da Vinci surgical robot and the ABB YuMi. Results also suggest robustness to fabrics of various colors, sizes, and shapes. See https://tinyurl.com/fabric-descriptors for supplementary material and videos.
• Abstract（参考訳）: ロボットの布の操作は、無限次元の構成空間、自己完結、布の複雑なダイナミクスのために困難である。 特定の変形可能な操作タスクの学習ポリシーには、以前の大きな作業があったが、多くの異なるタスクを効率的に学習できるアルゴリズムに比較的焦点が当てられていない。 本稿では,様々な構成の変形可能な織物の視覚的対応をシミュレーションにより学習し,この表現が様々なタスクのポリシー設計に利用できることを示す。 最初のファブリック構成から新しいタスクを1回デモすると、学習された対応式は、新しいファブリック構成で幾何学的に等価なアクションを計算するのに使うことができる。 これにより、複数の物理ロボットシステム上でのタスクの平滑化と折り畳みを多段階の布地を忠実に模倣することができる。 その結果、da vinci surgery robot と abb yumi の2つの異なるロボットシステムにおいて、10のファブリック操作タスクで平均80.3%のタスク成功率を達成した。 結果は、様々な色、大きさ、形状の織物にも堅牢性を示す。 補足資料とビデオはhttps://tinyurl.com/fabric-descriptorを参照。

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