論文の概要: Real-time Simultaneous Multi-Object 3D Shape Reconstruction, 6DoF Pose Estimation and Dense Grasp Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09510v1
• Date: Tue, 16 May 2023 15:03:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-17 14:29:16.697403
• Title: Real-time Simultaneous Multi-Object 3D Shape Reconstruction, 6DoF Pose Estimation and Dense Grasp Prediction
• Title（参考訳）: 実時間マルチオブジェクト3次元形状再構成, 6DoFポス推定, ディエンスグラフ予測
• Authors: Shubham Agrawal, Nikhil Chavan-Dafle, Isaac Kasahara, Selim Engin, Jinwook Huh, Volkan Isler
• Abstract要約: シーン内の全てのオブジェクトの幾何学的・意味的な情報を提供する新しい手法を提案する。 提案手法は,オブジェクトの形状,ポーズ,予測の把握など,最先端の専用手法と比較して,競争性能が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.452365570403238
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robotic manipulation systems operating in complex environments rely on perception systems that provide information about the geometry (pose and 3D shape) of the objects in the scene along with other semantic information such as object labels. This information is then used for choosing the feasible grasps on relevant objects. In this paper, we present a novel method to provide this geometric and semantic information of all objects in the scene as well as feasible grasps on those objects simultaneously. The main advantage of our method is its speed as it avoids sequential perception and grasp planning steps. With detailed quantitative analysis, we show that our method delivers competitive performance compared to the state-of-the-art dedicated methods for object shape, pose, and grasp predictions while providing fast inference at 30 frames per second speed.
• Abstract（参考訳）: 複雑な環境で動作するロボット操作システムは、シーン内のオブジェクトの形状(位置と3d形状)に関する情報と、オブジェクトラベルなどの他の意味情報を提供する知覚システムに依存している。 この情報は、関連するオブジェクトの可能な把握を選択するために使用される。 本稿では,シーン内の全てのオブジェクトの幾何学的・意味的な情報と,それらのオブジェクトを同時に把握するための新しい手法を提案する。 提案手法の主な利点は, 逐次認識や計画手順の把握を避けるため, その速度である。 詳細な定量的解析により,本手法は,物体形状,ポーズ,把握のための最先端の専用手法と比較して,高速な推論を毎秒30フレームで実現し,競争力を発揮することを示す。

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