論文の概要: Learning Any-View 6DoF Robotic Grasping in Cluttered Scenes via Neural Surface Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07392v3
• Date: Sun, 4 Feb 2024 22:23:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 06:20:28.834527
• Title: Learning Any-View 6DoF Robotic Grasping in Cluttered Scenes via Neural Surface Rendering
• Title（参考訳）: ニューラルサーフェスレンダリングによるごちゃごちゃした場面におけるロボット把持6次元学習
• Authors: Snehal Jauhri, Ishikaa Lunawat, Georgia Chalvatzaki
• Abstract要約: この研究は、グリップをレンダリングとして再解釈し、6DoFグリップ検出の新しい方法であるNeuGraspNetを導入する。 NeuGraspNetは、モバイル操作のシナリオに共通するランダムな視点で動作し、既存の暗黙的および半単純的把握方法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.952045528182883
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A significant challenge for real-world robotic manipulation is the effective 6DoF grasping of objects in cluttered scenes from any single viewpoint without the need for additional scene exploration. This work reinterprets grasping as rendering and introduces NeuGraspNet, a novel method for 6DoF grasp detection that leverages advances in neural volumetric representations and surface rendering. It encodes the interaction between a robot's end-effector and an object's surface by jointly learning to render the local object surface and learning grasping functions in a shared feature space. The approach uses global (scene-level) features for grasp generation and local (grasp-level) neural surface features for grasp evaluation. This enables effective, fully implicit 6DoF grasp quality prediction, even in partially observed scenes. NeuGraspNet operates on random viewpoints, common in mobile manipulation scenarios, and outperforms existing implicit and semi-implicit grasping methods. The real-world applicability of the method has been demonstrated with a mobile manipulator robot, grasping in open, cluttered spaces. Project website at https://sites.google.com/view/neugraspnet
• Abstract（参考訳）: 現実世界のロボット操作において重要な課題は、追加のシーン探索を必要とせずに、あらゆる視点から散らばったシーンのオブジェクトを効果的につかむ6DoFである。 本研究は把持をレンダリングとして再解釈し,神経容積表現と表面レンダリングの進歩を利用した6dof把持検出法であるneugraspnetを導入した。 ロボットのエンドエフェクタと物体表面との相互作用を符号化し、共同学習により局所物体表面をレンダリングし、共有特徴空間における把握機能を学習する。 このアプローチでは、グローバルな(シーンレベルの)特徴を把握し、局所的な(グラフレベルの)神経表面の特徴を把握評価に利用する。 これにより、部分的に観察されたシーンであっても、有効で完全に暗黙的な6DoFによる品質予測が可能になる。 NeuGraspNetは、モバイル操作のシナリオに共通するランダムな視点で動作し、既存の暗黙的および半単純的把握方法より優れている。 この手法の現実的な適用性は、オープンで散らばった空間をつかむ移動マニピュレータロボットで実証されている。 Project website at https://sites.google.com/view/neugraspnet

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