論文の概要: Learning Models as Functionals of Signed-Distance Fields for Manipulation Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.00792v1
• Date: Sat, 2 Oct 2021 12:36:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-05 15:14:12.374238
• Title: Learning Models as Functionals of Signed-Distance Fields for Manipulation Planning
• Title（参考訳）: 操作計画のための符号付き距離場機能としての学習モデル
• Authors: Danny Driess, Jung-Su Ha, Marc Toussaint, Russ Tedrake
• Abstract要約: 本研究では,シーン内のオブジェクトを表す符号付き距離場の目的を学習する,最適化に基づく操作計画フレームワークを提案する。 オブジェクトを符号付き距離場として表現することは、ポイントクラウドや占有率の表現よりも高い精度で、様々なモデルの学習と表現を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.74463056899926
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work proposes an optimization-based manipulation planning framework where the objectives are learned functionals of signed-distance fields that represent objects in the scene. Most manipulation planning approaches rely on analytical models and carefully chosen abstractions/state-spaces to be effective. A central question is how models can be obtained from data that are not primarily accurate in their predictions, but, more importantly, enable efficient reasoning within a planning framework, while at the same time being closely coupled to perception spaces. We show that representing objects as signed-distance fields not only enables to learn and represent a variety of models with higher accuracy compared to point-cloud and occupancy measure representations, but also that SDF-based models are suitable for optimization-based planning. To demonstrate the versatility of our approach, we learn both kinematic and dynamic models to solve tasks that involve hanging mugs on hooks and pushing objects on a table. We can unify these quite different tasks within one framework, since SDFs are the common object representation. Video: https://youtu.be/ga8Wlkss7co
• Abstract（参考訳）: 本研究では,シーン内のオブジェクトを表す符号付き距離場の目的を学習する最適化に基づく操作計画フレームワークを提案する。 ほとんどの操作計画手法は解析モデルと慎重に選択された抽象化/状態空間に頼っている。 中心的な疑問は、予測において主に正確ではなく、計画枠組み内で効率的な推論を可能にすると同時に、知覚空間と密接な関係を持つデータからモデルをどのように得るかである。 対象を符号付き距離場として表現することで,多種多様なモデルの学習と表現が可能となるだけでなく,sdfモデルが最適化に基づく計画に適合することを示す。 提案手法の汎用性を示すために,マウスをフックに掛けたり,テーブル上でオブジェクトをプッシュしたりするタスクを解決するために,運動モデルと動的モデルの両方を学ぶ。 sdfは共通のオブジェクト表現であるため、これら全く異なるタスクを1つのフレームワークで統一することができます。 ビデオ: https://youtu.be/ga8Wlkss7co

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