論文の概要: SORNet: Spatial Object-Centric Representations for Sequential Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.03891v1
• Date: Wed, 8 Sep 2021 19:36:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-10 14:25:08.348680
• Title: SORNet: Spatial Object-Centric Representations for Sequential Manipulation
• Title（参考訳）: SORNet:逐次操作のための空間オブジェクト中心表現
• Authors: Wentao Yuan, Chris Paxton, Karthik Desingh, Dieter Fox
• Abstract要約: シーケンシャルな操作タスクでは、ロボットが環境の状態を認識し、望ましい目標状態につながる一連のアクションを計画する必要がある。 本研究では,対象対象の標準視に基づくRGB画像からオブジェクト中心表現を抽出するSORNetを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.88239245446054
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sequential manipulation tasks require a robot to perceive the state of an environment and plan a sequence of actions leading to a desired goal state, where the ability to reason about spatial relationships among object entities from raw sensor inputs is crucial. Prior works relying on explicit state estimation or end-to-end learning struggle with novel objects. In this work, we propose SORNet (Spatial Object-Centric Representation Network), which extracts object-centric representations from RGB images conditioned on canonical views of the objects of interest. We show that the object embeddings learned by SORNet generalize zero-shot to unseen object entities on three spatial reasoning tasks: spatial relationship classification, skill precondition classification and relative direction regression, significantly outperforming baselines. Further, we present real-world robotic experiments demonstrating the usage of the learned object embeddings in task planning for sequential manipulation.
• Abstract（参考訳）: 逐次的な操作タスクでは、ロボットが環境の状態を認識し、望ましい目標状態につながる一連のアクションを計画する必要がある。 事前の作業は、明示的な状態推定や、新しいオブジェクトでのエンドツーエンドの学習の苦労に依存する。 本研究では,対象物の標準視に基づくRGB画像からオブジェクト中心表現を抽出するSORNet(Spatial Object-Centric Representation Network)を提案する。 SORNetが学習したオブジェクト埋め込みは,空間的関係分類,スキル条件分類,相対方向回帰という3つの空間的推論タスクにおいてゼロショットから未確認のオブジェクトエンティティを一般化する。 さらに,逐次操作のためのタスク計画における学習対象埋め込みの利用を実世界ロボット実験で実証する。

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