論文の概要: Object and Relation Centric Representations for Push Effect Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.02100v1
- Date: Wed, 3 Feb 2021 15:09:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-04 17:39:31.317698
- Title: Object and Relation Centric Representations for Push Effect Prediction
- Title（参考訳）: プッシュ効果予測のためのオブジェクトとリレーションセントリック表現
- Authors: Ahmet E. Tekden, Aykut Erdem, Erkut Erdem, Tamim Asfour, Emre Ugur
- Abstract要約: プッシュは、プレグレープ操作からシーンアレンジメントまでのタスクに使用される、非包括的操作スキルである。
本稿では,プッシュ動作の効果予測とパラメータ推定のためのグラフニューラルネットワークに基づくフレームワークを提案する。
本フレームワークは,異なる種類の接合体と異なる質量を有する物体を介して接続された異なる形状の多部オブジェクトを含む実環境と模擬環境の両方で検証される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.990827725752496
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Pushing is an essential non-prehensile manipulation skill used for tasks
ranging from pre-grasp manipulation to scene rearrangement, reasoning about
object relations in the scene, and thus pushing actions have been widely
studied in robotics. The effective use of pushing actions often requires an
understanding of the dynamics of the manipulated objects and adaptation to the
discrepancies between prediction and reality. For this reason, effect
prediction and parameter estimation with pushing actions have been heavily
investigated in the literature. However, current approaches are limited because
they either model systems with a fixed number of objects or use image-based
representations whose outputs are not very interpretable and quickly accumulate
errors. In this paper, we propose a graph neural network based framework for
effect prediction and parameter estimation of pushing actions by modeling
object relations based on contacts or articulations. Our framework is validated
both in real and simulated environments containing different shaped multi-part
objects connected via different types of joints and objects with different
masses. Our approach enables the robot to predict and adapt the effect of a
pushing action as it observes the scene. Further, we demonstrate 6D effect
prediction in the lever-up action in the context of robot-based hard-disk
disassembly.
- Abstract（参考訳）: プッシュは、プレグレープ操作からシーン再構成、シーン内のオブジェクトの関係の推論、そしてロボット工学において広く研究されている作業において、必要不可欠な非包括的操作技術である。
プッシュアクションの効果的な使用には、しばしば操作対象のダイナミクスを理解し、予測と現実の相違に適応する必要がある。
このため、押しアクションによる効果予測とパラメータ推定は、文献で大きく研究されています。
しかし、現在のアプローチは、一定数のオブジェクトを持つシステムをモデル化するか、出力があまり解釈不能で迅速にエラーを蓄積するイメージベース表現を使用するため、制限されている。
本稿では,接触や調音に基づく対象関係のモデル化によるプッシュ動作の効果予測とパラメータ推定のためのグラフニューラルネットワークに基づくフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは実環境とシミュレーション環境の両方で検証され、異なるタイプのジョイントと異なる質量のオブジェクトを介して接続される異なる形状のマルチパートオブジェクトを含んでいる。
私たちのアプローチは、ロボットがシーンを観察しながらプッシュアクションの効果を予測および適応することを可能にします。
さらに,ロボットによるハードディスク分解の文脈におけるレバーアップ動作における6次元効果予測を示す。
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