論文の概要: Robot Active Neural Sensing and Planning in Unknown Cluttered Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11079v1
• Date: Tue, 23 Aug 2022 16:56:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-24 12:18:49.767340
• Title: Robot Active Neural Sensing and Planning in Unknown Cluttered Environments
• Title（参考訳）: 未知のクラッタ環境におけるロボットアクティブニューラルセンシングと計画
• Authors: Hanwen Ren, Ahmed H. Qureshi
• Abstract要約: 未知の乱雑な環境でのアクティブなセンシングと計画は、ホームサービス、探索と救助、狭い通行検査、医療支援を提供するロボットにとって、オープンな課題である。 本研究は,ロボットマニピュレータの動力学的に実現可能な視点列を手動カメラで生成し,基礎環境の再構築に必要な観測回数を最小化するための能動型ニューラルセンシング手法を提案する。 我々のフレームワークは視覚的RGBD観測を積極的に収集し、それらをシーン表現に集約し、環境との不要なロボットの相互作用を避けるためにオブジェクト形状推論を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Active sensing and planning in unknown, cluttered environments is an open challenge for robots intending to provide home service, search and rescue, narrow-passage inspection, and medical assistance. Although many active sensing methods exist, they often consider open spaces, assume known settings, or mostly do not generalize to real-world scenarios. We present the active neural sensing approach that generates the kinematically feasible viewpoint sequences for the robot manipulator with an in-hand camera to gather the minimum number of observations needed to reconstruct the underlying environment. Our framework actively collects the visual RGBD observations, aggregates them into scene representation, and performs object shape inference to avoid unnecessary robot interactions with the environment. We train our approach on synthetic data with domain randomization and demonstrate its successful execution via sim-to-real transfer in reconstructing narrow, covered, real-world cabinet environments cluttered with unknown objects. The natural cabinet scenarios impose significant challenges for robot motion and scene reconstruction due to surrounding obstacles and low ambient lighting conditions. However, despite unfavorable settings, our method exhibits high performance compared to its baselines in terms of various environment reconstruction metrics, including planning speed, the number of viewpoints, and overall scene coverage.
• Abstract（参考訳）: 未知の乱雑な環境でのアクティブセンシングと計画は、ホームサービス、探索と救助、狭路検査、医療支援を提供するロボットにとってオープンな課題である。 多くのアクティブセンシング手法が存在するが、彼らはしばしばオープンスペースを考え、既知の設定を仮定し、またはほとんど現実世界のシナリオに一般化しない。 本研究は,ロボットマニピュレータの動力学的に実現可能な視点列を手動カメラで生成し,基礎環境の再構築に必要な観測回数を最小化するための能動型ニューラルセンシング手法を提案する。 我々のフレームワークは視覚的RGBD観測を積極的に収集し、それらをシーン表現に集約し、環境との不要な相互作用を避けるためにオブジェクト形状推論を行う。 ドメインのランダム化を伴う合成データへのアプローチを訓練し、未知のオブジェクトで散らばった狭く被覆された実世界のキャビネット環境の再構築において、sim-to-real転送によってその実行を成功させることを示す。 自然キャビネットのシナリオでは、周囲の障害物や環境の悪い照明条件のためにロボットの動きやシーンの復元に重大な課題が課される。 しかし, 提案手法は, 設定が好ましくないにもかかわらず, 計画速度, 視点数, 全体カバレッジなど, 各種環境再建指標の基準値と比較して高い性能を示す。

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