論文の概要: ACID: Action-Conditional Implicit Visual Dynamics for Deformable Object Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.06856v1
• Date: Mon, 14 Mar 2022 04:56:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-15 14:18:01.733369
• Title: ACID: Action-Conditional Implicit Visual Dynamics for Deformable Object Manipulation
• Title（参考訳）: ACID: 変形可能なオブジェクト操作のためのアクション駆動型視覚ダイナミクス
• Authors: Bokui Shen, Zhenyu Jiang, Christopher Choy, Leonidas J. Guibas, Silvio Savarese, Anima Anandkumar and Yuke Zhu
• Abstract要約: 本稿では,体積変形可能なオブジェクトに対する動作条件の視覚力学モデルであるACIDを紹介する。 ベンチマークには17,000以上のアクション・トラジェクトリー、6種類のぬいぐるみと78種類の変種が含まれている。 我々のモデルは、幾何学、対応、力学の予測において最高の性能を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 135.10594078615952
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Manipulating volumetric deformable objects in the real world, like plush toys and pizza dough, bring substantial challenges due to infinite shape variations, non-rigid motions, and partial observability. We introduce ACID, an action-conditional visual dynamics model for volumetric deformable objects based on structured implicit neural representations. ACID integrates two new techniques: implicit representations for action-conditional dynamics and geodesics-based contrastive learning. To represent deformable dynamics from partial RGB-D observations, we learn implicit representations of occupancy and flow-based forward dynamics. To accurately identify state change under large non-rigid deformations, we learn a correspondence embedding field through a novel geodesics-based contrastive loss. To evaluate our approach, we develop a simulation framework for manipulating complex deformable shapes in realistic scenes and a benchmark containing over 17,000 action trajectories with six types of plush toys and 78 variants. Our model achieves the best performance in geometry, correspondence, and dynamics predictions over existing approaches. The ACID dynamics models are successfully employed to goal-conditioned deformable manipulation tasks, resulting in a 30% increase in task success rate over the strongest baseline. For more results and information, please visit https://b0ku1.github.io/acid-web/ .
• Abstract（参考訳）: ぬいぐるみやピザ生地など、現実世界で体積変形可能な物体を操作することは、無限の形状の変化、非剛性運動、部分的可観測性などの問題を引き起こす。 構造化された暗黙的表現に基づく体積変形可能なオブジェクトに対する行動条件視覚ダイナミクスモデルであるacidを提案する。 acidは2つの新しいテクニックを統合している: アクション条件ダイナミクスのための暗黙表現と、測地学に基づくコントラスト学習である。 部分的なRGB-D観測から変形可能なダイナミクスを表現するために、占有率とフローベースフォワードダイナミクスの暗黙的な表現を学習する。 大きな非剛性変形下での状態変化を正確に識別するために,新しい測地線に基づくコントラスト損失を通じて対応埋め込み場を学習する。 本手法を評価するために,複雑な変形可能な形状を現実のシーンで操作するシミュレーションフレームワークと,6種類のぬいぐるみと78種類の変種を含む17,000以上のアクショントラジェクタを含むベンチマークを開発した。 我々のモデルは、既存のアプローチよりも幾何、対応、動的予測において最高の性能を達成する。 ACIDのダイナミクスモデルは、ゴール条件付き変形可能な操作タスクにうまく採用され、最強のベースラインよりもタスク成功率が30%向上する。 さらなる結果と情報については、https://b0ku1.github.io/acid-web/ をご覧ください。

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