論文の概要: Active-Perceptive Motion Generation for Mobile Manipulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00433v1
- Date: Sat, 30 Sep 2023 16:56:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-05 04:18:52.083062
- Title: Active-Perceptive Motion Generation for Mobile Manipulation
- Title（参考訳）: 移動マニピュレーションのためのアクティブ・パーセプティブ・モーション・ジェネレーション
- Authors: Snehal Jauhri, Sophie Lueth, Georgia Chalvatzaki
- Abstract要約: 移動マニピュレータのためのアクティブな知覚パイプラインを導入し,握りなどの操作タスクに対して情報を与える動作を生成する。
本稿では,ActPerMoMaによるロボット軌道生成手法を提案する。
両腕のTIAGo++ MoMaロボットを用いて, 散らばったシーンでモバイルグリップを行う場合のシミュレーション実験において, 提案手法の有効性を実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.952045528182883
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Mobile Manipulation (MoMa) systems incorporate the benefits of mobility and
dexterity, thanks to the enlarged space in which they can move and interact
with their environment. MoMa robots can also continuously perceive their
environment when equipped with onboard sensors, e.g., an embodied camera.
However, extracting task-relevant visual information in unstructured and
cluttered environments such as households remains a challenge. In this work, we
introduce an active perception pipeline for mobile manipulators to generate
motions that are informative toward manipulation tasks such as grasping, in
initially unknown, cluttered scenes. Our proposed approach ActPerMoMa generates
robot trajectories in a receding horizon fashion, sampling trajectories and
computing path-wise utilities that trade-off reconstructing the unknown scene
by maximizing the visual information gain and the taskoriented objective, e.g.,
grasp success by maximizing grasp reachability efficiently. We demonstrate the
efficacy of our method in simulated experiments with a dual-arm TIAGo++ MoMa
robot performing mobile grasping in cluttered scenes and when its path is
obstructed by external obstacles. We empirically analyze the contribution of
various utilities and hyperparameters, and compare against representative
baselines both with and without active perception objectives. Finally, we
demonstrate the transfer of our mobile grasping strategy to the real world,
showing a promising direction for active-perceptive MoMa.
- Abstract（参考訳）: モバイル操作(moma, mobile manipulation)システムは、移動や環境とのインタラクションが可能な空間の拡大によって、モビリティとデクスタリティのメリットを取り入れている。
MoMaロボットは、内蔵カメラなどの搭載センサーを備えた場合、環境を継続的に知覚することができる。
しかし,非構造的・乱雑な家庭環境における課題関連視覚情報の抽出は依然として課題である。
本研究では,移動マニピュレータのためのアクティブな知覚パイプラインを導入し,まずは未知のシーンの把握などの操作作業に対して情報を提供する動作を生成する。
提案手法であるActPerMoMaは,視覚情報ゲインを最大化し,タスク指向の目的,例えば,到達度を効率的に最大化して成功を把握し,未知のシーンを相互に再構成するロボット軌道を生成する。
本手法は,2本腕のティアーゴ++モマロボットによるシミュレーション実験において,ごちゃごちゃした場面での移動把持と,その経路が外的障害物によって妨害された場合の有効性を実証する。
我々は,様々なユーティリティやハイパーパラメータの寄与を実証的に分析し,アクティブな知覚目標の有無に関わらず,代表的なベースラインと比較する。
最後に,実世界への移動把握戦略の移転を実証し,アクティブ・パーセプティブなMoMaの方向性を示す。
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