論文の概要: Multi-Object Graph Affordance Network: Enabling Goal-Oriented Planning
through Compound Object Affordances
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10426v1
- Date: Tue, 19 Sep 2023 08:40:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-20 15:34:06.941812
- Title: Multi-Object Graph Affordance Network: Enabling Goal-Oriented Planning
through Compound Object Affordances
- Title（参考訳）: 多目的グラフアフォーアンスネットワーク:複合オブジェクトアフォーアンスによる目標指向計画の実現
- Authors: Tuba Girgin, Emre Ugur
- Abstract要約: 複合物価をモデル化するMOGAN(Multi-Object Graph Affordance Network)を提案する。
我々のシステムは、非常に複雑な複合オブジェクトの可利用性を正しくモデル化することができた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.28438857884398
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Learning object affordances is an effective tool in the field of robot
learning. While the data-driven models delve into the exploration of
affordances of single or paired objects, there is a notable gap in the
investigation of affordances of compound objects that are composed of an
arbitrary number of objects with complex shapes. In this study, we propose
Multi-Object Graph Affordance Network (MOGAN) that models compound object
affordances and predicts the effect of placing new objects on top of the
existing compound. Given different tasks, such as building towers of specific
heights or properties, we used a search based planning to find the sequence of
stack actions with the objects of suitable affordances. We showed that our
system was able to correctly model the affordances of very complex compound
objects that include stacked spheres and cups, poles, and rings that enclose
the poles. We demonstrated the applicability of our system in both simulated
and real-world environments, comparing our systems with a baseline model to
highlight its advantages.
- Abstract（参考訳）: 学習対象の余裕は、ロボット学習の分野で有効なツールである。
データ駆動型モデルは、単体またはペアオブジェクトの空き地を探究する一方で、複雑な形状の任意の数のオブジェクトからなる複合オブジェクトの空き地の調査において顕著なギャップがある。
本研究では,複合オブジェクトの価格をモデル化し,既存の化合物の上に新しいオブジェクトを配置する効果を予測するマルチオブジェクトグラフアフォーダンスネットワーク(MOGAN)を提案する。
特定の高さや特性の塔を建てるなど,異なるタスクを与えられた上で,探索ベースプランニングを用いて,適切な余裕のある対象のスタックアクションのシーケンスを探索した。
我々のシステムは、積み重ねられた球体、カップ、ポール、そしてポールを囲むリングを含む非常に複雑な複合物体の可利用性を正確にモデル化できることを示した。
シミュレーション環境と実環境の両方において,本システムの適用性を実証し,その利点を強調するベースラインモデルと比較した。
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