論文の概要: Generalized Object Search
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10121v2
- Date: Thu, 4 May 2023 04:02:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-05 19:09:57.009449
- Title: Generalized Object Search
- Title（参考訳）: 一般化オブジェクト検索
- Authors: Kaiyu Zheng
- Abstract要約: この論文は、不確実な3次元環境における多目的探索のための方法とシステムを開発する。
ロボットに依存しない,環境に依存しない3次元物体探索システムを構築した。
私はBoston Dynamics Spotロボット、Kinova MOVOロボット、Universal Robots UR5eロボットアームにデプロイしました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9137554315375919
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Future collaborative robots must be capable of finding objects. As such a
fundamental skill, we expect object search to eventually become an
off-the-shelf capability for any robot, similar to e.g., object detection,
SLAM, and motion planning. However, existing approaches either make unrealistic
compromises (e.g., reduce the problem from 3D to 2D), resort to ad-hoc, greedy
search strategies, or attempt to learn end-to-end policies in simulation that
are yet to generalize across real robots and environments. This thesis argues
that through using Partially Observable Markov Decision Processes (POMDPs) to
model object search while exploiting structures in the human world (e.g.,
octrees, correlations) and in human-robot interaction (e.g., spatial language),
a practical and effective system for generalized object search can be achieved.
In support of this argument, I develop methods and systems for (multi-)object
search in 3D environments under uncertainty due to limited field of view,
occlusion, noisy, unreliable detectors, spatial correlations between objects,
and possibly ambiguous spatial language (e.g., "The red car is behind Chase
Bank"). Besides evaluation in simulators such as PyGame, AirSim, and AI2-THOR,
I design and implement a robot-independent, environment-agnostic system for
generalized object search in 3D and deploy it on the Boston Dynamics Spot
robot, the Kinova MOVO robot, and the Universal Robots UR5e robotic arm, to
perform object search in different environments. The system enables, for
example, a Spot robot to find a toy cat hidden underneath a couch in a kitchen
area in under one minute. This thesis also broadly surveys the object search
literature, proposing taxonomies in object search problem settings, methods and
systems.
- Abstract（参考訳）: 将来の協調ロボットは、物体を見つける能力を持つ必要がある。
このような基本的なスキルとして、オブジェクト探索は最終的には、オブジェクト検出、SLAM、モーションプランニングのような、あらゆるロボットの既製の能力になることを期待している。
しかし、既存のアプローチでは、非現実的な妥協(例えば、問題を3dから2dに減らす)、アドホックな検索戦略、あるいは実際のロボットや環境をまたいで一般化していないシミュレーションのエンドツーエンドポリシーを学習しようとする。
この論文は、部分観測可能なマルコフ決定過程(POMDP)を用いて、人間の世界の構造(オクツリー、相関など)と人間とロボットの相互作用(空間言語など)を利用してオブジェクト探索をモデル化することで、一般化されたオブジェクト探索のための実用的で効果的なシステムを実現することができると主張している。
この議論を支援するために,物体間の空間的相関や,不明瞭な空間的言語(例えば「赤い車はチェイスバンクの背後にある」など)など,視野,閉塞,ノイズ,信頼できない検出器,不確実性を考慮した3次元環境における多目的探索法とシステムを開発した。
PyGame、AirSim、AI2-THORなどのシミュレータの評価に加えて、私は3Dで一般化されたオブジェクト探索のためのロボット非依存の環境認識システムを設計し、Boston Dynamics Spotロボット、Kinova MOVOロボット、Universal Robots UR5eロボットアームにデプロイし、異なる環境でオブジェクト探索を行う。
このシステムは、例えばspotロボットがキッチンエリアのソファの下に隠れているおもちゃの猫を1分以内に見つけることができる。
この論文はまた、対象探索文献を幅広く調査し、対象探索問題設定、方法、システムに分類論を提案する。
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