論文の概要: SCENEREPLICA: Benchmarking Real-World Robot Manipulation by Creating Replicable Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15620v2
• Date: Tue, 26 Sep 2023 22:17:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-28 19:09:24.990483
• Title: SCENEREPLICA: Benchmarking Real-World Robot Manipulation by Creating Replicable Scenes
• Title（参考訳）: SCENEREPLICA:再現可能なシーンの作成による実世界のロボット操作のベンチマーク
• Authors: Ninad Khargonkar, Sai Haneesh Allu, Yangxiao Lu, Jishnu Jaykumar P, Balakrishnan Prabhakaran, Yu Xiang
• Abstract要約: 実世界におけるロボット操作の評価のための再現可能な新しいベンチマークを提案し,特にピック・アンド・プレイスに着目した。 我々のベンチマークでは、ロボットコミュニティでよく使われているデータセットであるYCBオブジェクトを使用して、結果が他の研究と比較されるようにしています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.80109297939618
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a new reproducible benchmark for evaluating robot manipulation in the real world, specifically focusing on pick-and-place. Our benchmark uses the YCB objects, a commonly used dataset in the robotics community, to ensure that our results are comparable to other studies. Additionally, the benchmark is designed to be easily reproducible in the real world, making it accessible to researchers and practitioners. We also provide our experimental results and analyzes for model-based and model-free 6D robotic grasping on the benchmark, where representative algorithms are evaluated for object perception, grasping planning, and motion planning. We believe that our benchmark will be a valuable tool for advancing the field of robot manipulation. By providing a standardized evaluation framework, researchers can more easily compare different techniques and algorithms, leading to faster progress in developing robot manipulation methods.
• Abstract（参考訳）: 実世界におけるロボット操作の評価のための再現可能な新しいベンチマークを提案する。 我々のベンチマークでは、ロボットコミュニティでよく使われているデータセットであるYCBオブジェクトを使用して、結果が他の研究と比較されるようにしています。 さらに、このベンチマークは現実世界で容易に再現できるように設計されており、研究者や実践者が利用できる。 また, モデルベースおよびモデルフリーな6次元ロボットグルーピングのための実験結果と解析を行い, 対象認識, 把握計画, 動作計画のための代表アルゴリズムの評価を行った。 私たちのベンチマークは、ロボット操作の分野を前進させるための貴重なツールであると信じています。 標準化された評価フレームワークを提供することで、研究者は様々な技術やアルゴリズムをより簡単に比較でき、ロボット操作法の開発がより早く進められる。

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