論文の概要: DMFC-GraspNet: Differentiable Multi-Fingered Robotic Grasp Generation in
Cluttered Scenes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00456v2
- Date: Wed, 16 Aug 2023 20:53:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-21 22:38:26.339398
- Title: DMFC-GraspNet: Differentiable Multi-Fingered Robotic Grasp Generation in
Cluttered Scenes
- Title（参考訳）: DMFC-GraspNet:クラッタシーンにおける微分可能な多指ロボットグラフ生成
- Authors: Philipp Bl\"attner, Johannes Brand, Gerhard Neumann, Ngo Anh Vien
- Abstract要約: マルチフィンガーロボットグリップは、複雑なオブジェクト操作を行う可能性がある。
マルチフィンガーロボットグリップの現在の技術は、推論時間毎に1つのグリップしか予測しないことが多い。
本稿では,この課題に対処するための3つの主要なコントリビューションを持つ,微分可能なマルチフィンガーグリップ生成ネットワーク(DMFC-GraspNet)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.835683657191936
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Robotic grasping is a fundamental skill required for object manipulation in
robotics. Multi-fingered robotic hands, which mimic the structure of the human
hand, can potentially perform complex object manipulation. Nevertheless,
current techniques for multi-fingered robotic grasping frequently predict only
a single grasp for each inference time, limiting computational efficiency and
their versatility, i.e. unimodal grasp distribution. This paper proposes a
differentiable multi-fingered grasp generation network (DMFC-GraspNet) with
three main contributions to address this challenge. Firstly, a novel neural
grasp planner is proposed, which predicts a new grasp representation to enable
versatile and dense grasp predictions. Secondly, a scene creation and label
mapping method is developed for dense labeling of multi-fingered robotic hands,
which allows a dense association of ground truth grasps. Thirdly, we propose to
train DMFC-GraspNet end-to-end using using a forward-backward automatic
differentiation approach with both a supervised loss and a differentiable
collision loss and a generalized Q 1 grasp metric loss. The proposed approach
is evaluated using the Shadow Dexterous Hand on Mujoco simulation and ablated
by different choices of loss functions. The results demonstrate the
effectiveness of the proposed approach in predicting versatile and dense
grasps, and in advancing the field of multi-fingered robotic grasping.
- Abstract（参考訳）: ロボットハンドリングは、ロボットのオブジェクト操作に必要な基本的なスキルである。
人間の手の構造を模倣する多指ロボットハンドは、複雑な物体操作を行う可能性がある。
それにもかかわらず、近年のマルチフィンガーロボット把持技術では、計算効率と汎用性、すなわちユニモーダル把持分布を制限し、推論時間毎に1つの把持のみを頻繁に予測している。
本稿では,この課題に対する3つの貢献点を有する多指把持生成ネットワーク(dmfc-graspnet)を提案する。
まず, 広義かつ密集した把握予測を可能にする新しい把握表現を予測できるニューラル・グラブ・プランナーを提案する。
第二に, 多指ロボットハンドの密なラベリングのためのシーン作成とラベルマッピング手法を開発し, 基底真理の密結合を可能にした。
第3に、教師付き損失と微分可能な衝突損失と一般化Q1把握量損失の両方を用いて、前向き自動微分手法を用いてDMFC-GraspNetエンドツーエンドのトレーニングを提案する。
提案手法は,ムジョコシミュレーションにおけるシャドウデクスタラスハンドを用いて評価し,損失関数の異なる選択により評価した。
提案手法は,多目的・密集的把握の予測や,多指ロボットグリップの分野の進展に有効であることを示す。
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