論文の概要: Meta-Learning Regrasping Strategies for Physical-Agnostic Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11110v2
• Date: Thu, 14 Sep 2023 16:08:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-15 19:50:03.875856
• Title: Meta-Learning Regrasping Strategies for Physical-Agnostic Objects
• Title（参考訳）: 物理非依存物体のメタラーニング規則
• Authors: Ning Gao, Jingyu Zhang, Ruijie Chen, Ngo Anh Vien, Hanna Ziesche, Gerhard Neumann
• Abstract要約: 我々はConDexと呼ばれるメタ学習アルゴリズムを提案し、オブジェクトの基盤となる物理的特性を自律的に識別する。 ConDexは、限られた試行から物理的埋め込みを効率的に取得し、正確な把握点推定を可能にする。 我々の知る限りでは、不均一な物理的特性に焦点をあてた2つのオブジェクトデータセットを作成したのは、私たちが初めてです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.565118781182296
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Grasping inhomogeneous objects in real-world applications remains a challenging task due to the unknown physical properties such as mass distribution and coefficient of friction. In this study, we propose a meta-learning algorithm called ConDex, which incorporates Conditional Neural Processes (CNP) with DexNet-2.0 to autonomously discern the underlying physical properties of objects using depth images. ConDex efficiently acquires physical embeddings from limited trials, enabling precise grasping point estimation. Furthermore, ConDex is capable of updating the predicted grasping quality iteratively from new trials in an online fashion. To the best of our knowledge, we are the first who generate two object datasets focusing on inhomogeneous physical properties with varying mass distributions and friction coefficients. Extensive evaluations in simulation demonstrate ConDex's superior performance over DexNet-2.0 and existing meta-learning-based grasping pipelines. Furthermore, ConDex shows robust generalization to previously unseen real-world objects despite training solely in the simulation. The synthetic and real-world datasets will be published as well.
• Abstract（参考訳）: 物質分布や摩擦係数などの未知の物理的性質のため、現実世界の応用における非均一物体の粒度化は依然として難しい課題である。 本研究では,条件付きニューラルネットワーク(cnp)をdexnet-2.0と組み込んで,奥行き画像を用いて物体の物理的特性を自律的に識別する,condexと呼ばれるメタラーニングアルゴリズムを提案する。 ConDexは限られた試行から物理的埋め込みを効率的に取得し、正確な把握点推定を可能にする。 さらに、ConDexは、オンライン方式で新しい試行から予測された把握品質を反復的に更新することができる。 我々の知る限りでは、質量分布や摩擦係数の異なる不均質な物理的性質に焦点を当てた2つのオブジェクトデータセットを初めて作成する。 シミュレーションの大規模な評価は、ConDexがDexNet-2.0や既存のメタ学習ベースの把握パイプラインよりも優れていることを示している。 さらに、ConDexは、シミュレーションのみのトレーニングにもかかわらず、これまで見えない現実世界のオブジェクトに対して堅牢な一般化を示している。 合成および実世界のデータセットも発行される。

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