論文の概要: Sim-MEES: Modular End-Effector System Grasping Dataset for Mobile Manipulators in Cluttered Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10580v1
• Date: Wed, 17 May 2023 21:40:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-05-19 17:59:24.615078
• Title: Sim-MEES: Modular End-Effector System Grasping Dataset for Mobile Manipulators in Cluttered Environments
• Title（参考訳）: sim-mees: クラッタ環境における移動マニピュレータ用モジュール型エンドエフェクタシステム
• Authors: Juncheng Li, David J. Cappelleri
• Abstract要約: 本稿では,難易度や物理特性の異なる1,550個のオブジェクトを含む大規模合成データセットを提案する。 我々のデータセット生成プロセスは、クラスタリングされた環境全体の解析モデルと動的シミュレーションを組み合わせて、正確な把握ラベルを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.414347878456852
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present Sim-MEES: a large-scale synthetic dataset that contains 1,550 objects with varying difficulty levels and physics properties, as well as 11 million grasp labels for mobile manipulators to plan grasps using different gripper modalities in cluttered environments. Our dataset generation process combines analytic models and dynamic simulations of the entire cluttered environment to provide accurate grasp labels. We provide a detailed study of our proposed labeling process for both parallel jaw grippers and suction cup grippers, comparing them with state-of-the-art methods to demonstrate how Sim-MEES can provide precise grasp labels in cluttered environments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 難易度と物理特性の異なる1,550個のオブジェクトを含む大規模合成データセットSim-MEESと, 分散環境におけるグリップパの異なるモダリティを用いてグリップを計画するモバイルマニピュレータのための1100万個のグリップラベルを提案する。 私たちのデータセット生成プロセスは、解析モデルとクラッタ環境全体の動的シミュレーションを組み合わせることで、正確な把握ラベルを提供する。 そこで本研究では, パラレル顎グリッパーと吸引カップグリッパーのラベリング法について, シムミートがクラッタ環境において正確な把握ラベルを提供できることを示すために, 最新の手法との比較を行った。

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