Fugu-MT 論文翻訳(概要): Simulation-based Bayesian inference for robotic grasping

論文の概要: Simulation-based Bayesian inference for robotic grasping

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05873v1
Date: Fri, 10 Mar 2023 11:56:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-13 15:12:10.435220
Title: Simulation-based Bayesian inference for robotic grasping
Title（参考訳）: ロボットグルーピングのためのシミュレーションに基づくベイズ推定
Authors: Norman Marlier, Olivier Br\"uls and Gilles Louppe
Abstract要約: 一般的なロボットグリップパーは、そのリッチな非滑らかな接触ダイナミクスと環境やセンサノイズによる不確実性のため、制御が困難である。本研究では,シミュレーションに基づくベイズ推定を用いて,6-DoFグリップポーズの計算方法を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.218934678555297
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: General robotic grippers are challenging to control because of their rich nonsmooth contact dynamics and the many sources of uncertainties due to the environment or sensor noise. In this work, we demonstrate how to compute 6-DoF grasp poses using simulation-based Bayesian inference through the full stochastic forward simulation of the robot in its environment while robustly accounting for many of the uncertainties in the system. A Riemannian manifold optimization procedure preserving the nonlinearity of the rotation space is used to compute the maximum a posteriori grasp pose. Simulation and physical benchmarks show the promising high success rate of the approach.
Abstract（参考訳）: 一般的なロボットグリッパーは、その豊富な非スムースな接触ダイナミクスと環境やセンサノイズによる不確実性の多くの原因のため、制御が困難である。本研究では,シミュレーションに基づくベイズ推定を用いた6自由度把握手法を実環境におけるロボットの確率的フォワードシミュレーションを通じて実証し,システムの不確実性の多くをロバストに計算する。回転空間の非線形性を保つリーマン多様体最適化手順は、最大後方把持姿勢を計算するために用いられる。シミュレーションと物理的ベンチマークは、アプローチの有望な成功率を示している。

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