論文の概要: PlaNet-Pick: Effective Cloth Flattening Based on Latent Dynamic Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01345v1
• Date: Thu, 2 Mar 2023 15:22:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-03 13:42:19.002224
• Title: PlaNet-Pick: Effective Cloth Flattening Based on Latent Dynamic Planning
• Title（参考訳）: planet-pick:潜在動的計画に基づく布のフラット化
• Authors: Halid Abdulrahim Kadi and Kasim Terzic
• Abstract要約: 最近の研究は、観測のぼやけた再構築によるもので、潜水空間で直接計画することは困難である。 そこで本研究では,PlaNetを布地平ら化領域に適用することで,その背景となる理由を考察する。 更新されたPlaNet-Pickモデルでは,遅延MPCアルゴリズムを用いてシミュレーションにより最先端の性能を実現することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Why do Recurrent State Space Models such as PlaNet fail at cloth manipulation tasks? Recent work has attributed this to the blurry reconstruction of the observation, which makes it difficult to plan directly in the latent space. This paper explores the reasons behind this by applying PlaNet in the pick-and-place cloth-flattening domain. We find that the sharp discontinuity of the transition function on the contour of the article makes it difficult to learn an accurate latent dynamic model. By adopting KL balancing and latent overshooting in the training loss and adjusting the planned picking position to the closest part of the cloth, we show that the updated PlaNet-Pick model can achieve state-of-the-art performance using latent MPC algorithms in simulation.
• Abstract（参考訳）: PlaNetのようなリカレントステートスペースモデルは、なぜ布の操作に失敗するのか? 近年の研究では、観測のぼやけた再構成が原因で、潜在空間で直接計画することが困難になっている。 そこで本研究では,PlaNetを布地平ら化領域に適用することで,その背景を考察する。 記事の輪郭における遷移関数の急激な不連続性は、正確な潜在動的モデルを学ぶのを困難にしている。 学習損失におけるklバランスと潜在的オーバーシューティングを採用し,布の最も近い部分に計画的なピッキング位置を調整することにより,最新のプラネットピックモデルが,潜在的mpcアルゴリズムを用いたシミュレーションで最先端のパフォーマンスを達成できることを示す。

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