論文の概要: Manipulation-Oriented Object Perception in Clutter through Affordance Coordinate Frames

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.08202v3
• Date: Wed, 2 Mar 2022 04:54:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-06 21:50:37.174990
• Title: Manipulation-Oriented Object Perception in Clutter through Affordance Coordinate Frames
• Title（参考訳）: 適応座標フレームによるクラッタの操作指向物体知覚
• Authors: Xiaotong Chen, Kaizhi Zheng, Zhen Zeng, Shreshtha Basu, James Cooney, Jana Pavlasek, Odest Chadwicke Jenkins
• Abstract要約: 本研究では,手頃なポーズとカテゴリーレベルのポーズの概念を組み合わせて,Affordance Coordinate Frame(ACF)を導入する。 ACFでは、各オブジェクトのクラスを、各パーソナライズ部品とそれらの互換性の観点から表現し、各パーツは、ロボット操作のためのカテゴリレベルのポーズに関連付けられている。 実験では,ACFがオブジェクト検出の最先端手法と,対象部品のカテゴリレベルのポーズ推定に優れることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.90648422740674
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In order to enable robust operation in unstructured environments, robots should be able to generalize manipulation actions to novel object instances. For example, to pour and serve a drink, a robot should be able to recognize novel containers which afford the task. Most importantly, robots should be able to manipulate these novel containers to fulfill the task. To achieve this, we aim to provide robust and generalized perception of object affordances and their associated manipulation poses for reliable manipulation. In this work, we combine the notions of affordance and category-level pose, and introduce the Affordance Coordinate Frame (ACF). With ACF, we represent each object class in terms of individual affordance parts and the compatibility between them, where each part is associated with a part category-level pose for robot manipulation. In our experiments, we demonstrate that ACF outperforms state-of-the-art methods for object detection, as well as category-level pose estimation for object parts. We further demonstrate the applicability of ACF to robot manipulation tasks through experiments in a simulated environment.
• Abstract（参考訳）: 非構造環境におけるロバストな操作を可能にするため、ロボットは新規なオブジェクトインスタンスに対する操作動作を一般化できる必要がある。 例えば、飲み物を注いで提供するためには、ロボットはタスクに余裕のある新しい容器を認識する必要がある。 最も重要なのは、ロボットがこれらの新しいコンテナを操作できることだ。 これを実現するため,我々は,オブジェクトの許容値とその関連する操作条件のロバストで一般化された認識を提供することを目標としている。 本研究では,価格とカテゴリーレベルのポーズの概念を組み合わせるとともに,Affordance Coordinate Frame (ACF)を導入する。 ACFでは、各オブジェクトのクラスを、各パーソナライズ部品とそれらの互換性の観点から表現し、各パーツは、ロボット操作のためのカテゴリレベルのポーズに関連付けられている。 実験では,ACFがオブジェクト検出の最先端手法と,対象部品のカテゴリレベルのポーズ推定に優れることを示した。 さらに、シミュレーション環境における実験を通して、ロボット操作タスクに対するACFの適用性を示す。

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