論文の概要: DeformerNet: A Deep Learning Approach to 3D Deformable Object Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.08067v1
• Date: Fri, 16 Jul 2021 18:20:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-21 13:31:01.052824
• Title: DeformerNet: A Deep Learning Approach to 3D Deformable Object Manipulation
• Title（参考訳）: DeformerNet: 三次元変形可能なオブジェクト操作に対するディープラーニングアプローチ
• Authors: Bao Thach, Alan Kuntz, Tucker Hermans
• Abstract要約: 本稿では,DeformerNetと呼ばれるディープニューラルネットワークを利用した3次元変形可能なオブジェクト操作手法を提案する。 状態表現として3Dポイントクラウドを明示的に使用し、3D機能を学ぶためにポイントクラウドに畳み込みニューラルネットワークを適用します。 DeformerNetは、一度エンドツーエンドでトレーニングを行った後、変形可能なオブジェクトの現在の点雲とターゲット点雲の形状を直接ロボットグリップパー位置の所望の変位にマッピングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.733365759103406
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose a novel approach to 3D deformable object manipulation leveraging a deep neural network called DeformerNet. Controlling the shape of a 3D object requires an effective state representation that can capture the full 3D geometry of the object. Current methods work around this problem by defining a set of feature points on the object or only deforming the object in 2D image space, which does not truly address the 3D shape control problem. Instead, we explicitly use 3D point clouds as the state representation and apply Convolutional Neural Network on point clouds to learn the 3D features. These features are then mapped to the robot end-effector's position using a fully-connected neural network. Once trained in an end-to-end fashion, DeformerNet directly maps the current point cloud of a deformable object, as well as a target point cloud shape, to the desired displacement in robot gripper position. In addition, we investigate the problem of predicting the manipulation point location given the initial and goal shape of the object.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,DeformerNetと呼ばれるディープニューラルネットワークを利用した3次元変形可能なオブジェクト操作手法を提案する。 3dオブジェクトの形状を制御するには、オブジェクトの完全な3d形状をキャプチャできる効果的な状態表現が必要である。 現在の手法は、オブジェクト上の特徴点のセットを定義したり、オブジェクトを2次元画像空間でしか変形させることによってこの問題を回避する。 代わりに、3dポイントクラウドを状態表現として明示的に使用し、ポイントクラウドに畳み込みニューラルネットワークを適用して3d機能を学びます。 これらの機能は、完全に接続されたニューラルネットワークを使用して、ロボットのエンドエフェクタの位置にマッピングされる。 DeformerNetは、一度エンドツーエンドでトレーニングを行った後、変形可能なオブジェクトの現在の点雲とターゲット点雲の形状を直接ロボットグリップパー位置の所望の変位にマッピングする。 さらに,物体の初期形状と目標形状を考慮した操作点位置の予測問題についても検討した。

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