論文の概要: Predicting Motion Plans for Articulating Everyday Objects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01484v1
- Date: Thu, 2 Mar 2023 18:45:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-03 12:58:04.727647
- Title: Predicting Motion Plans for Articulating Everyday Objects
- Title(参考訳): 毎日の物体を聴くための運動計画予測
- Authors: Arjun Gupta, Max E. Shepherd, Saurabh Gupta
- Abstract要約: 本研究では,実シーンに置かれる物体をシミュレートするモーションシミュレータを開発した。
次に、動き計画の高速かつ柔軟な表現であるSeqIK+$theta$を紹介する。
我々は、SeqIK+$theta$を使用して、テスト時に新しいオブジェクトを記述するための動きプランを素早く予測するモデルを学習する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 16.0496453009462
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Mobile manipulation tasks such as opening a door, pulling open a drawer, or
lifting a toilet lid require constrained motion of the end-effector under
environmental and task constraints. This, coupled with partial information in
novel environments, makes it challenging to employ classical motion planning
approaches at test time. Our key insight is to cast it as a learning problem to
leverage past experience of solving similar planning problems to directly
predict motion plans for mobile manipulation tasks in novel situations at test
time. To enable this, we develop a simulator, ArtObjSim, that simulates
articulated objects placed in real scenes. We then introduce SeqIK+$\theta_0$,
a fast and flexible representation for motion plans. Finally, we learn models
that use SeqIK+$\theta_0$ to quickly predict motion plans for articulating
novel objects at test time. Experimental evaluation shows improved speed and
accuracy at generating motion plans than pure search-based methods and pure
learning methods.
- Abstract(参考訳): ドアを開いたり、引き出しを開けたり、トイレの蓋を持ち上げたりといった移動操作は、環境やタスクの制約の下でエンドエフェクタの動作を制限する必要がある。
これは、新しい環境における部分的な情報と組み合わさって、テスト時に古典的な動き計画手法を採用することが困難になる。
我々の重要な洞察は、同様の計画問題の解決における過去の経験を活用して、新しい状況下でのモバイル操作タスクの動作計画を直接予測することである。
そこで我々は,実場面に配置した調音物体をシミュレートするシミュレータartobjsimを開発した。
次に、動き計画の高速かつ柔軟な表現であるSeqIK+$\theta_0$を紹介する。
最後に、SeqIK+$\theta_0$を使用して、テスト時に新しいオブジェクトを記述するための動きプランを迅速に予測するモデルを学習する。
実験評価の結果, 純粋探索法や純粋学習法よりも, 運動計画生成の速度と精度が向上した。
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