論文の概要: Language-guided Robot Grasping: CLIP-based Referring Grasp Synthesis in Clutter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05779v1
• Date: Thu, 9 Nov 2023 22:55:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-13 16:20:59.800391
• Title: Language-guided Robot Grasping: CLIP-based Referring Grasp Synthesis in Clutter
• Title（参考訳）: 言語誘導型ロボットの把持--clutterにおけるクリップ型参照把持合成
• Authors: Georgios Tziafas, Yucheng Xu, Arushi Goel, Mohammadreza Kasaei, Zhibin Li, Hamidreza Kasaei
• Abstract要約: 本研究は, 乱雑な場面において, 自然言語で参照される物体のつかみポーズを予測する, つかみ合成を参照する作業に焦点をあてる。 既存のアプローチでは、参照対象をまずセグメント化し、適切な把握を提案し、自然屋内シーンの複雑さを捉えないプライベートデータセットやシミュレータで評価される。 本稿では,CLIPの視覚的接地機能を利用して,画像とテキストのペアから直接合成を学習する新しいエンド・ツー・エンド・モデル(CROG)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.489086924126253
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Robots operating in human-centric environments require the integration of visual grounding and grasping capabilities to effectively manipulate objects based on user instructions. This work focuses on the task of referring grasp synthesis, which predicts a grasp pose for an object referred through natural language in cluttered scenes. Existing approaches often employ multi-stage pipelines that first segment the referred object and then propose a suitable grasp, and are evaluated in private datasets or simulators that do not capture the complexity of natural indoor scenes. To address these limitations, we develop a challenging benchmark based on cluttered indoor scenes from OCID dataset, for which we generate referring expressions and connect them with 4-DoF grasp poses. Further, we propose a novel end-to-end model (CROG) that leverages the visual grounding capabilities of CLIP to learn grasp synthesis directly from image-text pairs. Our results show that vanilla integration of CLIP with pretrained models transfers poorly in our challenging benchmark, while CROG achieves significant improvements both in terms of grounding and grasping. Extensive robot experiments in both simulation and hardware demonstrate the effectiveness of our approach in challenging interactive object grasping scenarios that include clutter.
• Abstract（参考訳）: 人間中心の環境で動くロボットは、視覚的な接地と把握機能の統合を必要とし、ユーザの指示に基づいてオブジェクトを効果的に操作する。 本研究は,自然言語で参照される物体の把持姿勢を予測する「把持合成」の課題に焦点を当てたものである。 既存のアプローチでは、参照したオブジェクトを最初に分割し、適切な把握を提案し、自然の屋内シーンの複雑さを捉えないプライベートデータセットやシミュレータで評価するマルチステージパイプラインが採用されている。 これらの制約に対処するために、ocidデータセットから散らばった屋内シーンに基づく挑戦的なベンチマークを開発し、参照表現を生成し、それらを4自由度把握ポーズで接続する。 さらに,クリップの視覚的接地機能を利用して,画像テキストペアから直接把握合成を学習する新しいエンド・ツー・エンドモデル(crog)を提案する。 以上の結果から,CLIPと事前訓練したモデルとのバニラ統合は,我々の挑戦的なベンチマークでは不十分であることがわかった。 シミュレーションとハードウェアの両方における広範囲なロボット実験は,clutterを含むインタラクティブな物体把握シナリオに対する,我々のアプローチの有効性を実証する。

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