論文の概要: Mesh-based Dynamics with Occlusion Reasoning for Cloth Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02881v1
• Date: Mon, 6 Jun 2022 20:15:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-08 15:28:21.693567
• Title: Mesh-based Dynamics with Occlusion Reasoning for Cloth Manipulation
• Title（参考訳）: Occlusion Reasoning を用いたメッシュベースダイナミクスによる衣服マニピュレーション
• Authors: Zixuan Huang, Xingyu Lin, David Held
• Abstract要約: 布の完全な状態を推定することが困難になるため、布の操作には自己閉塞が困難である。 我々は,布のポーズ推定における最近の進歩を活用して,明示的な排他的推論を用いてクランプ布を広げるシステムを構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.288330275993328
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-occlusion is challenging for cloth manipulation, as it makes it difficult to estimate the full state of the cloth. Ideally, a robot trying to unfold a crumpled or folded cloth should be able to reason about the cloth's occluded regions. We leverage recent advances in pose estimation for cloth to build a system that uses explicit occlusion reasoning to unfold a crumpled cloth. Specifically, we first learn a model to reconstruct the mesh of the cloth. However, the model will likely have errors due to the complexities of the cloth configurations and due to ambiguities from occlusions. Our main insight is that we can further refine the predicted reconstruction by performing test-time finetuning with self-supervised losses. The obtained reconstructed mesh allows us to use a mesh-based dynamics model for planning while reasoning about occlusions. We evaluate our system both on cloth flattening as well as on cloth canonicalization, in which the objective is to manipulate the cloth into a canonical pose. Our experiments show that our method significantly outperforms prior methods that do not explicitly account for occlusions or perform test-time optimization.
• Abstract（参考訳）: 布の完全な状態を推定することが困難になるため、布の操作には自己隠蔽が困難である。 理想的には、折り畳んだ布を広げようとするロボットは、その布の隠された領域を判断できるはずだ。 本研究では,近年の布のポーズ推定の進歩を活かし,明示的なオクルージョン推論を用いた布の展開システムを構築する。 具体的には,まず,布のメッシュを再構築するモデルを学習する。 しかし, 布の形状が複雑であること, 咬合による曖昧さから, モデルに誤りが生じる可能性が示唆された。 我々の主な洞察は、自己監督的損失を伴うテストタイム微調整を行うことで、予測された再建をさらに洗練できるということである。 得られた再構成メッシュは、オクルージョンを推論しながら、メッシュベースのダイナミックスモデルを計画に使用することができる。 本システムでは,布の平ら化と布の正準化を両立させ,布を正準のポーズで操作することを目的としている。 実験の結果,オクルージョンやテスト時間最適化を明示的に考慮しない先行手法を著しく上回っていることがわかった。

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