論文の概要: Language-Conditioned Path Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16893v1
• Date: Thu, 31 Aug 2023 17:56:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-01 13:35:09.454745
• Title: Language-Conditioned Path Planning
• Title（参考訳）: 言語記述パスプランニング
• Authors: Amber Xie, Youngwoon Lee, Pieter Abbeel, Stephen James
• Abstract要約: LACO(Language-Conditioned Collision Functions)は、単一ビューイメージ、言語プロンプト、ロボット構成のみを使用して衝突関数を学習する。 LACOはロボットと環境の衝突を予測し、オブジェクトアノテーション、ポイントクラウドデータ、地平線オブジェクトメッシュを必要とせずに、柔軟な条件付きパス計画を可能にする。 シミュレーションと実世界の両方において、LACOは衝突を禁止せず、衝突の安全な物体との相互作用を可能にする複雑な、ニュアンスのある経路計画を促進することを実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.13248140217222
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Contact is at the core of robotic manipulation. At times, it is desired (e.g. manipulation and grasping), and at times, it is harmful (e.g. when avoiding obstacles). However, traditional path planning algorithms focus solely on collision-free paths, limiting their applicability in contact-rich tasks. To address this limitation, we propose the domain of Language-Conditioned Path Planning, where contact-awareness is incorporated into the path planning problem. As a first step in this domain, we propose Language-Conditioned Collision Functions (LACO) a novel approach that learns a collision function using only a single-view image, language prompt, and robot configuration. LACO predicts collisions between the robot and the environment, enabling flexible, conditional path planning without the need for manual object annotations, point cloud data, or ground-truth object meshes. In both simulation and the real world, we demonstrate that LACO can facilitate complex, nuanced path plans that allow for interaction with objects that are safe to collide, rather than prohibiting any collision.
• Abstract（参考訳）: 接触はロボット操作の中核にある。 時には(操作や把持など)望んでおり、時には(障害物を避ける場合など)有害である。 しかし、従来の経路計画アルゴリズムは衝突のない経路のみに重点を置いており、接触に富むタスクに適用性を制限する。 この制限に対処するため、我々は、経路計画問題に接触認識を組み込む言語定義経路計画の領域を提案する。 この領域の最初のステップとして,単一視点画像,言語プロンプト,ロボット構成のみを用いて衝突関数を学習する新しいアプローチであるLanguage-Conditioned Collision Function (LACO)を提案する。 LACOはロボットと環境の衝突を予測し、手動のオブジェクトアノテーション、ポイントクラウドデータ、地平線のオブジェクトメッシュを必要としない柔軟な条件付きパス計画を可能にする。 シミュレーションと実世界の両方において、LACOは衝突を禁止せず、衝突の安全な物体との相互作用を可能にする複雑な、ニュアンスのある経路計画を促進することを実証している。

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