論文の概要: Active Visuo-Haptic Object Shape Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09149v1
• Date: Thu, 17 Mar 2022 08:06:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-18 16:01:56.748306
• Title: Active Visuo-Haptic Object Shape Completion
• Title（参考訳）: アクティブビジュオ・ハプティック物体形状完了
• Authors: Lukas Rustler, Jens Lundell, Jan Kristof Behrens, Ville Kyrki, Matej Hoffmann
• Abstract要約: 本稿では,アクトVHと呼ばれる能動的ビジュオ触覚形状完成法を提案する。 Act-VHは、復元の不確実性に基づいて、オブジェクトに触れる場所を積極的に計算する。 シミュレーションおよび実世界における5つの基準線に対するAct-VHの再構成精度を実験的に評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.164327341970562
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in object shape completion have enabled impressive object reconstructions using only visual input. However, due to self-occlusion, the reconstructions have high uncertainty in the occluded object parts, which negatively impacts the performance of downstream robotic tasks such as grasping. In this work, we propose an active visuo-haptic shape completion method called Act-VH that actively computes where to touch the objects based on the reconstruction uncertainty. Act-VH reconstructs objects from point clouds and calculates the reconstruction uncertainty using IGR, a recent state-of-the-art implicit surface deep neural network. We experimentally evaluate the reconstruction accuracy of Act-VH against five baselines in simulation and in the real world. We also propose a new simulation environment for this purpose. The results show that Act-VH outperforms all baselines and that an uncertainty-driven haptic exploration policy leads to higher reconstruction accuracy than a random policy and a policy driven by Gaussian Process Implicit Surfaces. As a final experiment, we evaluate Act-VH and the best reconstruction baseline on grasping 10 novel objects. The results show that Act-VH reaches a significantly higher grasp success rate than the baseline on all objects. Together, this work opens up the door for using active visuo-haptic shape completion in more complex cluttered scenes.
• Abstract（参考訳）: 近年のオブジェクト形状補完の進歩により、視覚入力のみを用いた印象的なオブジェクト再構成が可能となった。 しかし, 自己完結性のため, 咬合対象部において高い不確実性を有しており, 把持などの下流ロボット作業の性能に悪影響を及ぼす。 本研究では,復元の不確かさに基づいて物体に接する場所を積極的に計算するact-vhと呼ばれるアクティブな振動触覚形状完了法を提案する。 act-vhは点雲から物体を再構成し、最新の暗黙的表面深層ニューラルネットワークであるigrを用いて再構成の不確かさを計算する。 シミュレーションおよび実世界における5つの基準線に対するAct-VHの再構成精度を実験的に評価した。 この目的のために,新しいシミュレーション環境を提案する。 その結果,Act-VHはすべてのベースラインを上回り,不確実性駆動型ハプティックサーベイポリシはランダムなポリシーやガウス的プロセスインプリシットサーフェスによって駆動されるポリシーよりも高い再構築精度をもたらすことがわかった。 最終実験として,Act-VHとベストリコンストラクションベースラインを10個の新しいオブジェクトを把握した上で評価した。 その結果,Act-VHは全物体のベースラインよりも把握成功率が高いことがわかった。 この作品によって、より複雑な乱雑な場面で活発なビジュオハプティックな形状が完成する扉が開けられる。

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