論文の概要: TANDEM3D: Active Tactile Exploration for 3D Object Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.08772v1
• Date: Mon, 19 Sep 2022 05:54:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 15:46:46.610997
• Title: TANDEM3D: Active Tactile Exploration for 3D Object Recognition
• Title（参考訳）: TANDEM3D:3次元物体認識のためのアクティブ触覚探索
• Authors: Jingxi Xu, Han Lin, Shuran Song, Matei Ciocarlie
• Abstract要約: 触覚信号を用いた3次元物体認識のための協調学習フレームワークであるTANDEM3Dを提案する。 TANDEM3Dは、PointNet++を使って接触位置と正規値から3Dオブジェクト表現を構築する新しいエンコーダに基づいている。 本手法はシミュレーションで完全に訓練され,実世界の実験で検証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.548376556543015
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tactile recognition of 3D objects remains a challenging task. Compared to 2D shapes, the complex geometry of 3D surfaces requires richer tactile signals, more dexterous actions, and more advanced encoding techniques. In this work, we propose TANDEM3D, a method that applies a co-training framework for exploration and decision making to 3D object recognition with tactile signals. Starting with our previous work, which introduced a co-training paradigm for 2D recognition problems, we introduce a number of advances that enable us to scale up to 3D. TANDEM3D is based on a novel encoder that builds 3D object representation from contact positions and normals using PointNet++. Furthermore, by enabling 6DOF movement, TANDEM3D explores and collects discriminative touch information with high efficiency. Our method is trained entirely in simulation and validated with real-world experiments. Compared to state-of-the-art baselines, TANDEM3D achieves higher accuracy and a lower number of actions in recognizing 3D objects and is also shown to be more robust to different types and amounts of sensor noise. Video is available at https://jxu.ai/tandem3d.
• Abstract（参考訳）: 3dオブジェクトの触覚認識は依然として難しい課題である。 2次元形状と比較すると、3次元表面の複雑な形状はよりリッチな触覚信号、より巧妙な動作、より高度な符号化技術を必要とする。 本研究では,触覚信号を用いた3次元物体認識における探索と意思決定のための協調学習フレームワークであるTANDEM3Dを提案する。 2次元認識問題のための協調学習パラダイムを導入したこれまでの研究から始め、我々は最大3Dまでスケールアップできる多くの進歩を紹介した。 TANDEM3Dは、PointNet++を使って接触位置と正規値から3Dオブジェクト表現を構築する新しいエンコーダに基づいている。 さらに、6DOF動作を有効にすることで、TANDEM3Dは高い効率で識別タッチ情報を探索して収集する。 本手法はシミュレーションで完全に訓練され,実世界の実験で検証される。 最先端のベースラインと比較して、TANDEM3Dは3Dオブジェクトを認識する際の精度と動作回数を高くし、センサノイズの種類や量に対してより堅牢であることを示す。 ビデオはhttps://jxu.ai/tandem3dで閲覧できる。

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