論文の概要: Learning Environment-Aware Affordance for 3D Articulated Object Manipulation under Occlusions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07510v1
• Date: Thu, 14 Sep 2023 08:24:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-15 15:47:56.385131
• Title: Learning Environment-Aware Affordance for 3D Articulated Object Manipulation under Occlusions
• Title（参考訳）: 咬合下の3次元関節物体操作のための学習環境
• Authors: Kai Cheng, Ruihai Wu, Yan Shen, Chuanruo Ning, Guanqi Zhan, Hao Dong
• Abstract要約: 本稿では,オブジェクトレベルの動作可能な事前条件と環境制約の両方を組み込んだ環境対応アベイランスフレームワークを提案する。 本稿では,1つのオクルーダーを含むシーンを学習し,複雑なオクルーダーの組み合わせでシーンに一般化できる新しいコントラスト学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.400505355134728
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Perceiving and manipulating 3D articulated objects in diverse environments is essential for home-assistant robots. Recent studies have shown that point-level affordance provides actionable priors for downstream manipulation tasks. However, existing works primarily focus on single-object scenarios with homogeneous agents, overlooking the realistic constraints imposed by the environment and the agent's morphology, e.g., occlusions and physical limitations. In this paper, we propose an environment-aware affordance framework that incorporates both object-level actionable priors and environment constraints. Unlike object-centric affordance approaches, learning environment-aware affordance faces the challenge of combinatorial explosion due to the complexity of various occlusions, characterized by their quantities, geometries, positions and poses. To address this and enhance data efficiency, we introduce a novel contrastive affordance learning framework capable of training on scenes containing a single occluder and generalizing to scenes with complex occluder combinations. Experiments demonstrate the effectiveness of our proposed approach in learning affordance considering environment constraints.
• Abstract（参考訳）: 多様な環境における3次元関節物体の知覚と操作は, ロボットにとって不可欠である。 近年の研究では、ポイントレベルのアフォーダンスが下流操作タスクに実行可能な事前設定を提供していることが示されている。 しかし、既存の研究は主に、環境によって課される現実的な制約やエージェントの形態、例えばオクルージョンや物理的な制限を見渡す、均質なエージェントによる単一対象シナリオに焦点を当てている。 本稿では,オブジェクトレベルの動作可能なプリミティブと環境制約の両方を組み込んだ環境対応アプライアンスフレームワークを提案する。 オブジェクト中心のアフォーダンスアプローチとは異なり、学習環境を意識したアフォーダンスは、様々なオクルージョンの複雑さのために、その量、ジオメトリ、位置、ポーズによって特徴付けられる組合せ爆発の課題に直面している。 そこで本研究では,1つのオクルーダーを含むシーンを訓練し,複雑なオクルーダーの組み合わせを持つシーンに一般化できる,新しいコントラスト・アフォーアンス学習フレームワークを提案する。 環境制約を考慮した学習における提案手法の有効性を示す実験を行った。

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