論文の概要: FlowBot3D: Learning 3D Articulation Flow to Manipulate Articulated Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04382v6
• Date: Thu, 2 May 2024 16:17:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-03 22:58:28.198939
• Title: FlowBot3D: Learning 3D Articulation Flow to Manipulate Articulated Objects
• Title（参考訳）: FlowBot3D: Articulated Objectsを操作するために3次元Articulation Flowを学ぶ
• Authors: Ben Eisner, Harry Zhang, David Held,
• Abstract要約: そこで本研究では,様々な物体の潜在的な動きを学習して予測する視覚ベースシステムを提案する。 我々は,このベクトル場に基づく解析的運動プランナを配置し,最大調音を与えるポリシを実現する。 その結果,本システムは実世界のシミュレーション実験と実世界実験の両方において,最先端の性能を達成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.034256001448574
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We explore a novel method to perceive and manipulate 3D articulated objects that generalizes to enable a robot to articulate unseen classes of objects. We propose a vision-based system that learns to predict the potential motions of the parts of a variety of articulated objects to guide downstream motion planning of the system to articulate the objects. To predict the object motions, we train a neural network to output a dense vector field representing the point-wise motion direction of the points in the point cloud under articulation. We then deploy an analytical motion planner based on this vector field to achieve a policy that yields maximum articulation. We train the vision system entirely in simulation, and we demonstrate the capability of our system to generalize to unseen object instances and novel categories in both simulation and the real world, deploying our policy on a Sawyer robot with no finetuning. Results show that our system achieves state-of-the-art performance in both simulated and real-world experiments.
• Abstract（参考訳）: 我々は,ロボットが見えない物体のクラスを明瞭に表現できるように,一般化した3次元音節オブジェクトを知覚し,操作する新しい手法を探究する。 本研究では,物体の下流動作計画の導出を行うために,物体の様々な部分の潜在的な動きを学習する視覚ベースシステムを提案する。 物体の動きを予測するため,ニューラルネットワークを訓練し,点雲内の点の運動方向を表す高密度ベクトル場を調音下で出力する。 次に、このベクトル場に基づいて解析的運動プランナを配置し、最大調音を与えるポリシーを実現する。 我々は,シミュレーションで完全に視覚システムを訓練し,シミュレーションと実世界の両方において未知のオブジェクトインスタンスと新しいカテゴリに一般化する能力を実証し,微調整のないSawyerロボットにポリシーを展開した。 その結果,本システムは実世界のシミュレーション実験と実世界実験の両方において,最先端の性能を達成できることが示唆された。

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