論文の概要: Rearrangement Planning for General Part Assembly
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00206v2
- Date: Sun, 3 Sep 2023 00:20:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-07 04:26:40.744984
- Title: Rearrangement Planning for General Part Assembly
- Title（参考訳）: 総会における再配置計画
- Authors: Yulong Li, Andy Zeng, Shuran Song
- Abstract要約: 本稿では、パートポーズを正確に予測するトランスフォーマーベースのモデルアーキテクチャであるGPAT(General Part Assembly Transformer)を提案する。
実世界の3次元CADモデルと実世界のスキャンによる実験により,GPATの新規かつ多様なターゲットおよび部品形状への一般化能力が実証された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.0167725449516
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Most successes in autonomous robotic assembly have been restricted to single
target or category. We propose to investigate general part assembly, the task
of creating novel target assemblies with unseen part shapes. As a fundamental
step to a general part assembly system, we tackle the task of determining the
precise poses of the parts in the target assembly, which we we term
``rearrangement planning''. We present General Part Assembly Transformer
(GPAT), a transformer-based model architecture that accurately predicts part
poses by inferring how each part shape corresponds to the target shape. Our
experiments on both 3D CAD models and real-world scans demonstrate GPAT's
generalization abilities to novel and diverse target and part shapes.
- Abstract（参考訳）: 自律的なロボット組み立ての成功のほとんどは、単一の目標またはカテゴリーに制限されている。
本稿では,未確認の部品形状を持つ新規なターゲットアセンブリ作成作業である一般部品組み立てについて検討する。
汎用的な部品組立システムの基本的なステップとして,対象部品の正確な配置を決定する作業に取り組み,これを「再配置計画」と呼ぶ。
本稿では,各部品形状が対象形状とどのように対応しているかを推定し,部品ポーズを正確に予測するトランスベースモデルであるgeneral part assembly transformer (gpat)を提案する。
実世界の3次元CADモデルと実世界のスキャンによる実験により,GPATの新規かつ多様なターゲットおよび部品形状への一般化能力を示す。
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