Fugu-MT 論文翻訳(概要): DA$^2$ Dataset: Toward Dexterity-Aware Dual-Arm Grasping

論文の概要: DA$^2$ Dataset: Toward Dexterity-Aware Dual-Arm Grasping

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.00408v1
Date: Sun, 31 Jul 2022 10:02:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-02 14:34:58.928478
Title: DA$^2$ Dataset: Toward Dexterity-Aware Dual-Arm Grasping
Title（参考訳）: DA$^2$データセット:Dexterity-Aware Dual-Arm Graspingに向けて
Authors: Guangyao Zhai, Yu Zheng, Ziwei Xu, Xin Kong, Yong Liu, Benjamin Busam, Yi Ren, Nassir Navab, Zhengyou Zhang
Abstract要約: DA$2$は、任意の大物体に対して最適な2次元グリップペアを生成するための、最初の大規模デュアルアームデキスタリティ対応データセットである。データセットには、6000以上のオブジェクトから生成される約9万組のパラレルジャウグリップが含まれている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 58.48762955493929
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we introduce DA$^2$, the first large-scale dual-arm dexterity-aware dataset for the generation of optimal bimanual grasping pairs for arbitrary large objects. The dataset contains about 9M pairs of parallel-jaw grasps, generated from more than 6000 objects and each labeled with various grasp dexterity measures. In addition, we propose an end-to-end dual-arm grasp evaluation model trained on the rendered scenes from this dataset. We utilize the evaluation model as our baseline to show the value of this novel and nontrivial dataset by both online analysis and real robot experiments. All data and related code will be open-sourced at https://sites.google.com/view/da2dataset.
Abstract（参考訳）: 本稿では,任意の大物体に対して最適な2次元グルーピングペアを生成するための,最初の大規模デュアルアームデキスタリティ対応データセットであるDA$^2$を紹介する。データセットは、6000以上のオブジェクトから生成され、それぞれが様々な把持指標でラベル付けされた、約9m組のパラレルジャウ把持を含む。さらに、このデータセットから描画シーンを訓練したエンドツーエンドの両腕グリップ評価モデルを提案する。この評価モデルをベースラインとして,オンライン解析と実ロボット実験の両面で,この新奇で非自明なデータセットの価値を示す。すべてのデータおよび関連コードはhttps://sites.google.com/view/da2datasetでオープンソース化される。

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