論文の概要: Toward a Plug-and-Play Vision-Based Grasping Module for Robotics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04349v2
• Date: Tue, 12 Mar 2024 15:22:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 01:34:09.730537
• Title: Toward a Plug-and-Play Vision-Based Grasping Module for Robotics
• Title（参考訳）: ロボット用プラグイン・アンド・プレイ・ビジョン・ベース・グラッピングモジュールを目指して
• Authors: Fran\c{c}ois H\'el\'enon, Johann Huber, Fa\"iz Ben Amar and St\'ephane Doncieux
• Abstract要約: 本稿では,複数のマニピュレータ間で容易に移動可能な視覚ベースの把握フレームワークを提案する。 このフレームワークは、オープンループ把持軌跡の多様なレパートリーを生成し、把握の多様性を維持しつつ、適応性を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite recent advancements in AI for robotics, grasping remains a partially solved challenge, hindered by the lack of benchmarks and reproducibility constraints. This paper introduces a vision-based grasping framework that can easily be transferred across multiple manipulators. Leveraging Quality-Diversity (QD) algorithms, the framework generates diverse repertoires of open-loop grasping trajectories, enhancing adaptability while maintaining a diversity of grasps. This framework addresses two main issues: the lack of an off-the-shelf vision module for detecting object pose and the generalization of QD trajectories to the whole robot operational space. The proposed solution combines multiple vision modules for 6DoF object detection and tracking while rigidly transforming QD-generated trajectories into the object frame. Experiments on a Franka Research 3 arm and a UR5 arm with a SIH Schunk hand demonstrate comparable performance when the real scene aligns with the simulation used for grasp generation. This work represents a significant stride toward building a reliable vision-based grasping module transferable to new platforms, while being adaptable to diverse scenarios without further training iterations.
• Abstract（参考訳）: ロボット工学におけるAIの最近の進歩にもかかわらず、ベンチマークや再現性制約の欠如によって、把握は部分的に解決された課題である。 本稿では,複数のマニピュレータ間で容易に移動可能な視覚ベースの把握フレームワークを提案する。 qd(quality-diversity)アルゴリズムを活用することで、オープンループ把持軌跡の多様なレパートリーを生成し、多種多様な把持を維持しながら適応性を高める。 本フレームワークは,物体のポーズを検出するオフザシェルフ視覚モジュールの欠如と,ロボット全体の動作空間へのQDトラジェクトリの一般化という2つの問題に対処する。 提案手法は、6DoFオブジェクト検出と追跡のための複数の視覚モジュールを組み合わせるとともに、QD生成軌道を厳格にオブジェクトフレームに変換する。 Franka Research 3 アームと SIH Schunk ハンドによるUR5 アームの実験では、実際のシーンがグルーピング生成に使用されるシミュレーションと一致した場合に同等の性能を示す。 この作業は、新しいプラットフォームに転送可能な、信頼性の高い視覚ベースの把握モジュールの構築に向けた重要な一歩であり、イテレーションをさらにトレーニングすることなく、さまざまなシナリオに適応可能である。

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