論文の概要: Learning to Rearrange Deformable Cables, Fabrics, and Bags with Goal-Conditioned Transporter Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03385v4
• Date: Sun, 18 Jun 2023 18:54:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 08:29:19.167577
• Title: Learning to Rearrange Deformable Cables, Fabrics, and Bags with Goal-Conditioned Transporter Networks
• Title（参考訳）: ゴールコンディショニングトランスポーターネットワークを用いた変形可能なケーブル、布地、バッグの再構成学習
• Authors: Daniel Seita, Pete Florence, Jonathan Tompson, Erwin Coumans, Vikas Sindhwani, Ken Goldberg, Andy Zeng
• Abstract要約: ケーブル、布、バッグなどの変形可能な物体を再配置し、操作することは、ロボット操作における長年の課題である。 1D, 2D, 3Dの変形可能な構造を持つシミュレーションベンチマークスイートを開発した。 本稿では,ロボット操作学習のためのモデルアーキテクチャであるTransporter Networksに目標条件を組み込むことを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.90218756798642
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Rearranging and manipulating deformable objects such as cables, fabrics, and bags is a long-standing challenge in robotic manipulation. The complex dynamics and high-dimensional configuration spaces of deformables, compared to rigid objects, make manipulation difficult not only for multi-step planning, but even for goal specification. Goals cannot be as easily specified as rigid object poses, and may involve complex relative spatial relations such as "place the item inside the bag". In this work, we develop a suite of simulated benchmarks with 1D, 2D, and 3D deformable structures, including tasks that involve image-based goal-conditioning and multi-step deformable manipulation. We propose embedding goal-conditioning into Transporter Networks, a recently proposed model architecture for learning robotic manipulation that rearranges deep features to infer displacements that can represent pick and place actions. In simulation and in physical experiments, we demonstrate that goal-conditioned Transporter Networks enable agents to manipulate deformable structures into flexibly specified configurations without test-time visual anchors for target locations. We also significantly extend prior results using Transporter Networks for manipulating deformable objects by testing on tasks with 2D and 3D deformables. Supplementary material is available at https://berkeleyautomation.github.io/bags/.
• Abstract（参考訳）: ケーブル、布地、バッグなどの変形可能な物体の配置と操作は、ロボット操作における長年の課題である。 変形可能な複雑なダイナミクスと高次元の構成空間は、剛性のある物体と比較すると、多段計画だけでなくゴールの仕様においても操作が困難である。 ゴールは剛体のポーズほど簡単に特定できず、「バッグの中にアイテムを置く」といった複雑な空間関係を伴うこともある。 本研究では,画像ベースゴールコンディショニングや複数ステップの変形操作を含む,1D,2D,3Dの変形可能な構造を持つシミュレーションベンチマークスイートを開発する。 本稿では,最近提案されたロボット操作を学習するためのモデルアーキテクチャであるトランスポーターネットワークに目標条件を組み込む手法を提案する。 シミュレーションおよび物理実験において、目標条件付きトランスポーターネットワークは、ターゲット位置に対するテスト時間視覚アンカーを使わずに、変形可能な構造を柔軟に指定した構成に操作できることを示した。 また, 2次元および3次元の変形可能なタスクでテストすることにより, 変形可能なオブジェクトを操作するトランスポーターネットワークを用いて, 先行結果を著しく拡張した。 補足資料はhttps://berkeleyautomation.github.io/bags/で入手できる。

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