論文の概要: GraspCaps: A Capsule Network Approach for Familiar 6DoF Object Grasping
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.03628v2
- Date: Wed, 29 Nov 2023 19:27:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-01 23:35:05.731155
- Title: GraspCaps: A Capsule Network Approach for Familiar 6DoF Object Grasping
- Title（参考訳）: GraspCaps: Familiar 6DoF Object Graspingのためのカプセルネットワークアプローチ
- Authors: Tomas van der Velde, Hamed Ayoobi, Hamidreza Kasaei
- Abstract要約: 本稿では、親しみのあるオブジェクトに対して、ポイントあたりの6Dグリップ構成を生成する新しいアーキテクチャであるGraspCapsを提案する。
また,シミュレートアニールを用いた大規模オブジェクトグラスピングデータセットの生成手法も提案した。
実験結果から,提案手法の全体的なオブジェクトグラスピング性能は,選択したベースラインよりも有意に優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.72184534513047
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As robots become more widely available outside industrial settings, the need
for reliable object grasping and manipulation is increasing. In such
environments, robots must be able to grasp and manipulate novel objects in
various situations. This paper presents GraspCaps, a novel architecture based
on Capsule Networks for generating per-point 6D grasp configurations for
familiar objects. GraspCaps extracts a rich feature vector of the objects
present in the point cloud input, which is then used to generate per-point
grasp vectors. This approach allows the network to learn specific grasping
strategies for each object category. In addition to GraspCaps, the paper also
presents a method for generating a large object-grasping dataset using
simulated annealing. The obtained dataset is then used to train the GraspCaps
network. Through extensive experiments, we evaluate the performance of the
proposed approach, particularly in terms of the success rate of grasping
familiar objects in challenging real and simulated scenarios. The experimental
results showed that the overall object-grasping performance of the proposed
approach is significantly better than the selected baseline. This superior
performance highlights the effectiveness of the GraspCaps in achieving
successful object grasping across various scenarios.
- Abstract（参考訳）: 産業以外ではロボットがより広く利用できるようになるにつれて、信頼できる物体把握と操作の必要性が高まっている。
このような環境では、ロボットは様々な状況で新しい物体を掴み、操作できなければならない。
本稿では,親しみやすい物体に対してポイント単位の6次元把持構成を生成するためのカプセルネットワークに基づく新しいアーキテクチャであるgravecapsを提案する。
GraspCapsは、ポイントクラウド入力に存在するオブジェクトのリッチな特徴ベクトルを抽出し、ポイント単位の把握ベクトルを生成する。
このアプローチにより、ネットワークは各オブジェクトカテゴリの特定の把握戦略を学ぶことができる。
また,GraspCapsに加えて,シミュレーションアニーリングを用いた大規模オブジェクトグラスピングデータセットを生成する手法も提案した。
得られたデータセットは、gravecapsネットワークのトレーニングに使用される。
広範にわたる実験により,提案手法の性能,特に実・模擬シナリオにおいてよく知られた物体の把握の成功率について評価した。
実験結果から,提案手法の全体的なオブジェクトグラスピング性能は,選択したベースラインよりも有意に優れていた。
この優れたパフォーマンスは、さまざまなシナリオにわたるオブジェクトの把握を成功させる上で、gravecapsの有効性を強調している。
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