論文の概要: EXOT: Exit-aware Object Tracker for Safe Robotic Manipulation of Moving Object

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05262v1
• Date: Thu, 8 Jun 2023 15:03:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 13:46:07.266932
• Title: EXOT: Exit-aware Object Tracker for Safe Robotic Manipulation of Moving Object
• Title（参考訳）: EXOT:移動物体の安全なロボット操作のためのエクイット認識オブジェクトトラッカー
• Authors: Hyunseo Kim, Hye Jung Yoon, Minji Kim, Dong-Sig Han, and Byoung-Tak Zhang
• Abstract要約: 操作中の物体の欠如を認識するロボットハンドカメラにEXOT(Exit-Aware Object Tracker)を提案する。 ロボットは、対象物を含むトラッカーのバウンディングボックス出力を調べて進むか否かを判定する。 トラッカーはベースライン法よりも38%高いエグジット認識性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.17924341716236
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current robotic hand manipulation narrowly operates with objects in predictable positions in limited environments. Thus, when the location of the target object deviates severely from the expected location, a robot sometimes responds in an unexpected way, especially when it operates with a human. For safe robot operation, we propose the EXit-aware Object Tracker (EXOT) on a robot hand camera that recognizes an object's absence during manipulation. The robot decides whether to proceed by examining the tracker's bounding box output containing the target object. We adopt an out-of-distribution classifier for more accurate object recognition since trackers can mistrack a background as a target object. To the best of our knowledge, our method is the first approach of applying an out-of-distribution classification technique to a tracker output. We evaluate our method on the first-person video benchmark dataset, TREK-150, and on the custom dataset, RMOT-223, that we collect from the UR5e robot. Then we test our tracker on the UR5e robot in real-time with a conveyor-belt sushi task, to examine the tracker's ability to track target dishes and to determine the exit status. Our tracker shows 38% higher exit-aware performance than a baseline method. The dataset and the code will be released at https://github.com/hskAlena/EXOT.
• Abstract（参考訳）: 現在のロボットハンド操作は、限られた環境で予測可能な位置にあるオブジェクトを狭く操作する。 したがって、対象物の位置が期待位置から著しくずれると、ロボットは、特に人間と操作した場合、予期せぬ方法で応答することがある。 安全なロボット操作のために,操作中の物体の欠如を認識するロボットハンドカメラにEXOT(Exit-aware Object Tracker)を提案する。 ロボットは、対象物を含むトラッカーのバウンディングボックス出力を調べて進むか否かを判定する。 トラッカーが対象対象物として背景を誤追跡できるため,より正確な物体認識のために分布外分類器を採用する。 我々の知識を最大限に活用するため,本手法はトラッカ出力に分散分類手法を適用した最初の手法である。 UR5eロボットから収集した1人称ビデオベンチマークデータセットであるTREK-150と、カスタムデータセットであるRMOT-223について評価を行った。 次に, コンベアベルト寿司タスクを用いて, ur5eロボットのトラッカをリアルタイムにテストし, 対象料理を追跡するトラッカの能力を調べ, 出口状態の判定を行う。 トラッカーはベースライン法よりも38%高い出口認識性能を示した。 データセットとコードはhttps://github.com/hskAlena/EXOTでリリースされる。

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