論文の概要: Goal-Auxiliary Actor-Critic for 6D Robotic Grasping with Point Clouds
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.00824v4
- Date: Thu, 1 Jul 2021 00:59:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-12 02:18:31.697230
- Title: Goal-Auxiliary Actor-Critic for 6D Robotic Grasping with Point Clouds
- Title（参考訳）: 点雲を用いた6次元ロボットグラスピングのためのゴール補助的アクタ臨界
- Authors: Lirui Wang, Yu Xiang, Wei Yang, Arsalan Mousavian, Dieter Fox
- Abstract要約: 6次元グルーピングのためのクローズドループ制御ポリシーを学習するための新しい手法を提案する。
本ポリシーでは,エゴセントリックカメラからの物体のセグメント化点雲を入力とし,ロボットグリップの連続した6次元制御動作を出力し,物体をつかむ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.013872787987054
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 6D robotic grasping beyond top-down bin-picking scenarios is a challenging
task. Previous solutions based on 6D grasp synthesis with robot motion planning
usually operate in an open-loop setting, which are sensitive to grasp synthesis
errors. In this work, we propose a new method for learning closed-loop control
policies for 6D grasping. Our policy takes a segmented point cloud of an object
from an egocentric camera as input, and outputs continuous 6D control actions
of the robot gripper for grasping the object. We combine imitation learning and
reinforcement learning and introduce a goal-auxiliary actor-critic algorithm
for policy learning. We demonstrate that our learned policy can be integrated
into a tabletop 6D grasping system and a human-robot handover system to improve
the grasping performance of unseen objects. Our videos and code can be found at
https://sites.google.com/view/gaddpg .
- Abstract（参考訳）: トップダウンのビンピッキングシナリオを超えた6dロボットの把持は難しい課題だ。
ロボットの動き計画による6次元把持合成に基づく以前の解は、通常開ループで動作し、これは把持合成誤差に敏感である。
本研究では,6次元把握のための閉ループ制御ポリシを学習する新しい手法を提案する。
本ポリシーでは,エゴセントリックカメラからの物体の分割点雲を入力とし,ロボットグリップの連続した6次元制御動作を出力し,物体をつかむ。
模倣学習と強化学習を組み合わせることで,政策学習のためのゴール・オーバショナリー・アクタ・クリティックアルゴリズムを提案する。
我々は,学習方針をテーブルトップ6次元把握システムと人間ロボットハンドオーバシステムに統合し,未知物体の把握性能を向上させることを実証した。
私たちのビデオとコードはhttps://sites.google.com/view/gaddpg で見ることができます。
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