論文の概要: Category-Level Multi-Part Multi-Joint 3D Shape Assembly

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06163v1
• Date: Fri, 10 Mar 2023 19:02:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-14 20:41:40.562119
• Title: Category-Level Multi-Part Multi-Joint 3D Shape Assembly
• Title（参考訳）: カテゴリーレベルマルチパートマルチジョイント3次元形状アセンブリ
• Authors: Yichen Li, Kaichun Mo, Yueqi Duan, He Wang, Jiequan Zhang, Lin Shao, Wojciech Matusik, Leonidas Guibas
• Abstract要約: グラフ表現学習の2段階からなる階層的なグラフ学習手法を提案する。 部分グラフは、所望の形状構造を構築するための入力として部分ジオメトリを取る。 ジョイントレベルグラフは、部分ジョイント情報を使用し、整合性や整合性に重点を置いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.74814134087434
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Shape assembly composes complex shapes geometries by arranging simple part geometries and has wide applications in autonomous robotic assembly and CAD modeling. Existing works focus on geometry reasoning and neglect the actual physical assembly process of matching and fitting joints, which are the contact surfaces connecting different parts. In this paper, we consider contacting joints for the task of multi-part assembly. A successful joint-optimized assembly needs to satisfy the bilateral objectives of shape structure and joint alignment. We propose a hierarchical graph learning approach composed of two levels of graph representation learning. The part graph takes part geometries as input to build the desired shape structure. The joint-level graph uses part joints information and focuses on matching and aligning joints. The two kinds of information are combined to achieve the bilateral objectives. Extensive experiments demonstrate that our method outperforms previous methods, achieving better shape structure and higher joint alignment accuracy.
• Abstract（参考訳）: shape assemblyは単純なパーツジオメトリを配置することで複雑な形状のジオメトリを構成し、自律的なロボットアセンブリとcadモデリングに広く応用されている。 既存の作品は幾何学的推論に重点を置いており、異なる部品を接続する接触面である関節のマッチングと取付けの実際の物理的な組み立て過程を無視している。 本稿では,多部組立作業における接触関節の検討を行う。 共同最適化を成功させるには、形状構造と関節アライメントの両目的を満たす必要がある。 グラフ表現学習の2段階からなる階層的なグラフ学習手法を提案する。 部分グラフは、所望の形状構造を構築するための入力として部分ジオメトリを取る。 関節レベルグラフは部分関節情報を使用し、関節の整合と整合に焦点を当てる。 両者の目的を達成するために、2種類の情報を組み合わせる。 広範な実験により,従来法よりも優れた形状構造と関節アライメント精度が得られた。

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