論文の概要: Enabling Visual Action Planning for Object Manipulation through Latent Space Roadmap

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.02554v1
• Date: Wed, 3 Mar 2021 17:48:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-04 14:47:47.885418
• Title: Enabling Visual Action Planning for Object Manipulation through Latent Space Roadmap
• Title（参考訳）: 潜時空間地図を用いた物体操作のための視覚行動計画法
• Authors: Martina Lippi, Petra Poklukar, Michael C. Welle, Anastasiia Varava, Hang Yin, Alessandro Marino, Danica Kragic
• Abstract要約: 高次元状態空間を有する複雑な操作タスクの視覚的行動計画のための枠組みを提案する。 低次元潜時空間におけるシステムダイナミクスを世界規模で捉えたグラフベースの構造であるタスク計画のためのLatent Space Roadmap(LSR)を提案する。 実ロボットで実行された2つの模擬ボックス積み重ねタスクと折り畳みタスクについて,本フレームワークの徹底的な検討を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.01609575400498
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a framework for visual action planning of complex manipulation tasks with high-dimensional state spaces, focusing on manipulation of deformable objects. We propose a Latent Space Roadmap (LSR) for task planning, a graph-based structure capturing globally the system dynamics in a low-dimensional latent space. Our framework consists of three parts: (1) a Mapping Module (MM) that maps observations, given in the form of images, into a structured latent space extracting the respective states, that generates observations from the latent states, (2) the LSR which builds and connects clusters containing similar states in order to find the latent plans between start and goal states extracted by MM, and (3) the Action Proposal Module that complements the latent plan found by the LSR with the corresponding actions. We present a thorough investigation of our framework on two simulated box stacking tasks and a folding task executed on a real robot.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,変形可能な物体の操作に焦点をあてた高次元状態空間を用いた複雑な操作タスクの視覚的行動計画の枠組みを提案する。 低次元潜時空間におけるシステムダイナミクスを世界規模で捉えたグラフベースの構造であるタスク計画のためのLatent Space Roadmap(LSR)を提案する。 Our framework consists of three parts: (1) a Mapping Module (MM) that maps observations, given in the form of images, into a structured latent space extracting the respective states, that generates observations from the latent states, (2) the LSR which builds and connects clusters containing similar states in order to find the latent plans between start and goal states extracted by MM, and (3) the Action Proposal Module that complements the latent plan found by the LSR with the corresponding actions. 実ロボットで実行された2つの模擬ボックス積み重ねタスクと折り畳みタスクについて,本フレームワークの徹底的な検討を行う。

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