Fugu-MT 論文翻訳(概要): Active-Perceptive Motion Generation for Mobile Manipulation

論文の概要: Active-Perceptive Motion Generation for Mobile Manipulation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00433v2
Date: Mon, 4 Mar 2024 12:31:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-07 02:31:08.548966
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,操作タスクに対して情報を与える動作を生成する。提案手法であるActPerMoMaは,経路をサンプリングし,経路ワイズユーティリティーを演算することで,後退する水平方向にロボット経路を生成する。両腕のTIAGo++ MoMaロボットを用いて,障害物のある散らばったシーンで移動体把握を行う実験において,本手法の有効性を示す。
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, due to the enlarged space in which they can move and interact with their environment. However, even when equipped with onboard sensors, e.g., an embodied camera, extracting task-relevant visual information in unstructured and cluttered environments, such as households, remains challenging. 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 unknown, cluttered scenes. Our proposed approach, ActPerMoMa, generates robot paths in a receding horizon fashion by sampling paths and computing path-wise utilities. These utilities trade-off maximizing the visual Information Gain (IG) for scene reconstruction and the task-oriented objective, e.g., grasp success, by maximizing grasp reachability. We show the efficacy of our method in simulated experiments with a dual-arm TIAGo++ MoMa robot performing mobile grasping in cluttered scenes with obstacles. We empirically analyze the contribution of various utilities and parameters, 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, indicating a promising direction for active-perceptive MoMa.
Abstract（参考訳）: モバイルマニピュレーション(moma)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が拡大していることから、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。しかし、車載センサー、例えばエンボディカメラを装備したとしても、家計などの未構造化・散在環境におけるタスク関連視覚情報を抽出することは困難である。そこで本研究では,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,未知のクラッタシーンの把握など,操作作業に有用な動作を生成する。提案手法である actpermoma は,経路のサンプリングと経路別ユーティリティの計算により,後退水平方向にロボットパスを生成する。これらのユーティリティは、シーン再構築のための視覚情報ゲイン(IG)を最大化し、例えば、到達可能性の最大化により、成功を把握できるタスク指向の目的を最大化する。本手法は,両腕のティアーゴ++モマロボットを用いて,障害物のあるクラッタシーンで移動把持を行うシミュレーション実験において有効であることを示す。様々なユーティリティや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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