論文の概要: Learning 6-DoF Fine-grained Grasp Detection Based on Part Affordance Grounding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11564v2
• Date: Fri, 14 Jun 2024 07:58:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 20:12:52.997072
• Title: Learning 6-DoF Fine-grained Grasp Detection Based on Part Affordance Grounding
• Title（参考訳）: パートアフォーマンスグラウンドを用いた6-DoFきめ細かい粒度検出の学習
• Authors: Yaoxian Song, Penglei Sun, Piaopiao Jin, Yi Ren, Yu Zheng, Zhixu Li, Xiaowen Chu, Yue Zhang, Tiefeng Li, Jason Gu,
• Abstract要約: 本稿では,3次元部分レベルの可読性と把握能力学習を促進するために,言語誘導型SHape grAsPingデータを提案する。 ロボット認知の観点から、我々は2段階のきめ細かいロボット把握フレームワーク(LangPartGPD)を設計する。 我々の手法は、人間とロボットの協調と大規模言語モデル(LLM)の利点を組み合わせたものである。 提案手法は,3次元形状のきめ細かな接地,オブジェクトの空き度推定,および3次元部分認識把握タスクにおいて,競争性能を達成できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.04502185508723
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Robotic grasping is a fundamental ability for a robot to interact with the environment. Current methods focus on how to obtain a stable and reliable grasping pose in object level, while little work has been studied on part (shape)-wise grasping which is related to fine-grained grasping and robotic affordance. Parts can be seen as atomic elements to compose an object, which contains rich semantic knowledge and a strong correlation with affordance. However, lacking a large part-wise 3D robotic dataset limits the development of part representation learning and downstream applications. In this paper, we propose a new large Language-guided SHape grAsPing datasEt (named LangSHAPE) to promote 3D part-level affordance and grasping ability learning. From the perspective of robotic cognition, we design a two-stage fine-grained robotic grasping framework (named LangPartGPD), including a novel 3D part language grounding model and a part-aware grasp pose detection model, in which explicit language input from human or large language models (LLMs) could guide a robot to generate part-level 6-DoF grasping pose with textual explanation. Our method combines the advantages of human-robot collaboration and LLMs' planning ability using explicit language as a symbolic intermediate. To evaluate the effectiveness of our proposed method, we perform 3D part grounding and fine-grained grasp detection experiments on both simulation and physical robot settings, following language instructions across different degrees of textual complexity. Results show our method achieves competitive performance in 3D geometry fine-grained grounding, object affordance inference, and 3D part-aware grasping tasks. Our dataset and code are available on our project website https://sites.google.com/view/lang-shape
• Abstract（参考訳）: ロボットの把握は、ロボットが環境と対話する基本的な能力である。 現在の手法は, 物体レベルでの安定かつ信頼性の高い把握ポーズを得る方法に焦点をあてる一方で, きめ細かい把握とロボットの余裕に関連する部分(形状)の把握についてはほとんど研究されていない。 部品は、リッチなセマンティック知識と余裕との強い相関を含むオブジェクトを構成する原子的要素と見なすことができる。 しかし、大きな部分的な3Dロボットデータセットがないため、部分表現学習や下流アプリケーションの開発は制限される。 本稿では,LangSHAPE(LangSHAPE)と呼ばれる言語誘導型SHape grAsPingデータを用いて,3次元部分レベルの可読性と把握能力学習を促進する手法を提案する。 ロボット認知の観点からは,新しい3次元部分言語接地モデルと,人間の言語モデルや大規模言語モデル(LLM)からの明示的な言語入力をロボットに誘導し,テキストによる説明による部分レベル6-DoFグルーピングポーズを生成する部分認識グルーピングモデルを含む,2段階のきめ細かなロボットグルーピングフレームワーク(LangPartGPD)を設計する。 提案手法は,人間とロボットの協調の利点と,明示的な言語を記号的中間体として用いたLCMの計画能力を組み合わせたものである。 提案手法の有効性を評価するため,テキストの複雑さの度合いが異なる言語指示に従って,シミュレーションと物理ロボット設定の両方において,3次元部分グラウンドときめ細かなグリップ検出実験を行った。 提案手法は,3次元形状のきめ細かな接地,オブジェクトの空き度推定,および3次元部分認識把握タスクにおいて,競争性能を達成できることを示す。 私たちのデータセットとコードはプロジェクトのWebサイトhttps://sites.google.com/view/lang-shapeで公開されています。

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