論文の概要: Benchmarking the Sim-to-Real Gap in Cloth Manipulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09543v2
- Date: Thu, 25 Jan 2024 15:35:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-26 17:51:15.878054
- Title: Benchmarking the Sim-to-Real Gap in Cloth Manipulation
- Title（参考訳）: 衣服操作におけるSim-to-Realギャップのベンチマーク
- Authors: David Blanco-Mulero, Oriol Barbany, Gokhan Alcan, Adri\`a Colom\'e,
Carme Torras, Ville Kyrki
- Abstract要約: 布の操作におけるシム・トゥ・リアルギャップを評価するためのベンチマークデータセットを提案する。
このデータセットを用いて、一般的な4つの変形可能なオブジェクトシミュレータの現実的ギャップ、計算時間、安定性を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.530012817995656
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Realistic physics engines play a crucial role for learning to manipulate
deformable objects such as garments in simulation. By doing so, researchers can
circumvent challenges such as sensing the deformation of the object in the
realworld. In spite of the extensive use of simulations for this task, few
works have evaluated the reality gap between deformable object simulators and
real-world data. We present a benchmark dataset to evaluate the sim-to-real gap
in cloth manipulation. The dataset is collected by performing a dynamic as well
as a quasi-static cloth manipulation task involving contact with a rigid table.
We use the dataset to evaluate the reality gap, computational time, and
simulation stability of four popular deformable object simulators: MuJoCo,
Bullet, Flex, and SOFA. Additionally, we discuss the benefits and drawbacks of
each simulator. The benchmark dataset is open-source. Supplementary material,
videos, and code, can be found at
https://sites.google.com/view/cloth-sim2real-benchmark.
- Abstract（参考訳）: リアルな物理エンジンは、シミュレーションにおいて衣服などの変形可能な物体を操作するために重要な役割を果たす。
そうすることで、研究者は現実世界の物体の変形を感知するといった困難を回避できる。
この課題に対するシミュレーションの広範な使用にもかかわらず、変形可能なオブジェクトシミュレータと実世界のデータの間の現実のギャップを評価する研究はほとんどない。
布の操作におけるシム・トゥ・リアルギャップを評価するためのベンチマークデータセットを提案する。
データセットは、強固なテーブルとの接触を伴う準静的布操作タスクと同様に動的に実行することにより収集される。
このデータセットを用いて、MuJoCo、Bullet、Flex、SOFAの4つの一般的な変形可能なオブジェクトシミュレータの現実的ギャップ、計算時間、シミュレーション安定性を評価する。
さらに,各シミュレータの利点と欠点について考察する。
ベンチマークデータセットはオープンソースである。
補足資料、ビデオ、コードはhttps://sites.google.com/view/cloth-sim2real-benchmark.com にある。
関連論文リスト
- Dynamics as Prompts: In-Context Learning for Sim-to-Real System Identifications [23.94013806312391]
そこで本研究では,テキスト内学習を用いてシミュレーション環境パラメータを動的に調整する手法を提案する。
オブジェクトスクーピングとテーブルエアホッケーという2つのタスクにまたがるアプローチを検証する。
提案手法は,ロボットの動的現実シナリオへの展開を推し進め,効率的かつスムーズなシステム識別を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-27T07:13:38Z) - Reconstructing Objects in-the-wild for Realistic Sensor Simulation [41.55571880832957]
我々は,スパース・イン・ザ・ワイルドデータから正確な幾何学的および現実的な外観を推定する新しい手法であるNeuSimを提案する。
物体の外観を物理にインスパイアされた頑健な反射率表現でモデル化し,実測データに有効である。
実験の結果,NeuSimはスパース・トレーニング・ビューを持つ難解なシナリオに対して,強力なビュー合成性能を有することがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-09T18:58:22Z) - Learning Interactive Real-World Simulators [96.5991333400566]
生成モデルを用いて実世界の相互作用の普遍的なシミュレータを学習する可能性について検討する。
シミュレーターを用いて、高レベルな視覚言語ポリシーと低レベルな強化学習ポリシーの両方を訓練する。
ビデオキャプションモデルは、シミュレートされた経験を持つトレーニングの恩恵を受けることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-09T19:42:22Z) - Robust Visual Sim-to-Real Transfer for Robotic Manipulation [79.66851068682779]
シミュレーションにおけるビジュモータポリシーの学習は、現実世界よりも安全で安価である。
しかし、シミュレーションデータと実データとの相違により、シミュレータ訓練されたポリシーは実際のロボットに転送されると失敗することが多い。
視覚的なsim-to-real領域ギャップを埋める一般的なアプローチは、ドメインランダム化(DR)である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-28T05:47:24Z) - Learning Sim-to-Real Dense Object Descriptors for Robotic Manipulation [4.7246285569677315]
我々はSim-to-Real Dense Object Nets(SRDONs)という,オブジェクトを適切な表現で理解するだけでなく,シミュレートされた実データをピクセル整合性を持った統一された特徴空間にマップする,高密度オブジェクト記述子を提案する。
本研究では,事前学習したSRDONが実世界の訓練をゼロにした各種ロボット作業において,見えない物体や見えない視覚環境の性能を著しく向上させる実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-18T02:28:55Z) - Quantifying the LiDAR Sim-to-Real Domain Shift: A Detailed Investigation
Using Object Detectors and Analyzing Point Clouds at Target-Level [1.1999555634662635]
自律運転のためのニューラルネットワークに基づくLiDARオブジェクト検出アルゴリズムは、トレーニング、検証、テストのために大量のデータを必要とする。
ニューラルネットワークのトレーニングにシミュレーションデータを使用することで、シーン、シナリオ、分布の違いによるトレーニングデータとテストデータのドメインシフトが生じることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-03T12:52:01Z) - Sim2real Transfer Learning for Point Cloud Segmentation: An Industrial
Application Case on Autonomous Disassembly [55.41644538483948]
我々は,点クラウドデータにsim2realTransfer Learningを用いた産業アプリケーションケースを提案する。
合成ポイントクラウドデータの生成と処理方法に関する洞察を提供する。
この問題に対処するために、パッチベースの新しいアテンションネットワークも提案されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-12T14:00:37Z) - DiffCloud: Real-to-Sim from Point Clouds with Differentiable Simulation
and Rendering of Deformable Objects [18.266002992029716]
変形可能な物体の操作に関する研究は、典型的には限られたシナリオで行われている。
様々な種類の変形と相互作用をサポートする現実的なシミュレータは、実験をスピードアップする可能性がある。
高度に変形可能なオブジェクトに対しては、シミュレータの出力と実際のオブジェクトの振る舞いを一致させることが困難である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-07T00:45:26Z) - Towards Optimal Strategies for Training Self-Driving Perception Models
in Simulation [98.51313127382937]
合成ドメインのみにおけるラベルの使用に焦点を当てる。
提案手法では,ニューラル不変表現の学習方法と,シミュレータからデータをサンプリングする方法に関する理論的にインスピレーションを得た視点を導入する。
マルチセンサーデータを用いた鳥眼視車両分割作業におけるアプローチについて紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-15T18:37:43Z) - GeoSim: Photorealistic Image Simulation with Geometry-Aware Composition [81.24107630746508]
GeoSimは、新しい都市の運転シーンを合成するジオメトリ認識の画像合成プロセスです。
まず、センサーデータからリアルな形状と外観の両方を備えた多様な3Dオブジェクトのバンクを構築します。
得られた合成画像は、フォトリアリズム、トラフィック認識、幾何学的一貫性があり、画像シミュレーションが複雑なユースケースにスケールできる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-16T23:00:33Z) - Point Cloud Based Reinforcement Learning for Sim-to-Real and Partial
Observability in Visual Navigation [62.22058066456076]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、複雑なロボットタスクを解決する強力なツールである。
RL は sim-to-real transfer problem として知られる現実世界では直接作用しない。
本稿では,点雲と環境ランダム化によって構築された観測空間を学習する手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-27T17:46:59Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。