論文の概要: PEGG-Net: Pixel-Wise Efficient Grasp Generation in Complex Scenes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16301v3
- Date: Thu, 13 Jul 2023 09:52:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-14 17:56:26.567035
- Title: PEGG-Net: Pixel-Wise Efficient Grasp Generation in Complex Scenes
- Title（参考訳）: pegg-net:複雑なシーンにおけるピクセル単位で効率的な把持生成
- Authors: Haozhe Wang, Zhiyang Liu, Lei Zhou, Huan Yin, and Marcelo H Ang Jr
- Abstract要約: 本研究では,既存の平面グリップ推定アルゴリズムについて検討し,複雑な場面における課題を解析する。
複雑な場面で把握する問題に対処するため,Pixel-wise Efficient Grasp Generation Network (PEGG-Net) を設計する。
PEGG-Netはコーネルデータセット(98.9%)の最先端性能とジャカードデータセット(93.8%)の2番目に高いパフォーマンスを達成することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.907697609965681
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Vision-based grasp estimation is an essential part of robotic manipulation
tasks in the real world. Existing planar grasp estimation algorithms have been
demonstrated to work well in relatively simple scenes. But when it comes to
complex scenes, such as cluttered scenes with messy backgrounds and moving
objects, the algorithms from previous works are prone to generate inaccurate
and unstable grasping contact points. In this work, we first study the existing
planar grasp estimation algorithms and analyze the related challenges in
complex scenes. Secondly, we design a Pixel-wise Efficient Grasp Generation
Network (PEGG-Net) to tackle the problem of grasping in complex scenes.
PEGG-Net can achieve improved state-of-the-art performance on the Cornell
dataset (98.9%) and second-best performance on the Jacquard dataset (93.8%),
outperforming other existing algorithms without the introduction of complex
structures. Thirdly, PEGG-Net could operate in a closed-loop manner for added
robustness in dynamic environments using position-based visual servoing (PBVS).
Finally, we conduct real-world experiments on static, dynamic, and cluttered
objects in different complex scenes. The results show that our proposed network
achieves a high success rate in grasping irregular objects, household objects,
and workshop tools. To benefit the community, our trained model and
supplementary materials are available at https://github.com/HZWang96/PEGG-Net.
- Abstract（参考訳）: 視覚に基づく把持推定は、現実世界におけるロボット操作タスクの重要な部分である。
既存の平面把握推定アルゴリズムは、比較的単純なシーンでうまく機能することが示されている。
しかし、乱雑な背景や動く物体が散らかっているような複雑なシーンの場合、以前の作品のアルゴリズムは不正確で不安定な接触点を生成する傾向があります。
本研究では,既存の平面把握推定アルゴリズムについて検討し,複雑な場面における課題を解析する。
第2に,複雑なシーンの把握の問題に対処するため,Pixel-wise Efficient Grasp Generation Network (PEGG-Net) を設計する。
PEGG-Netはコーネルデータセット(98.9%)の最先端性能とジャカードデータセット(93.8%)の2番目に高いパフォーマンスを達成でき、複雑な構造を導入することなく既存のアルゴリズムよりも優れている。
第三に、PEGG-Netは位置ベースビジュアルサーボ(PBVS)を使用して動的環境にロバスト性を加えるためにクローズドループで動作することができた。
最後に,異なる複雑な場面において,静的,動的,乱雑な物体について実世界実験を行う。
その結果,提案ネットワークは不規則な物や家庭用物,ワークショップツールの把握において,高い成功率を達成した。
コミュニティに利益をもたらすため、トレーニングされたモデルと補助資料はhttps://github.com/HZWang96/PEGG-Net.comで入手できる。
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