論文の概要: RFTrans: Leveraging Refractive Flow of Transparent Objects for Surface Normal Estimation and Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12398v1
• Date: Tue, 21 Nov 2023 07:19:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 01:42:14.825989
• Title: RFTrans: Leveraging Refractive Flow of Transparent Objects for Surface Normal Estimation and Manipulation
• Title（参考訳）: RFTrans:表面正規化とマニピュレーションのための透明物体の屈折流のレバレッジ
• Authors: Tutian Tang, Jiyu Liu, Jieyi Zhang, Haoyuan Fu, Wenqiang Xu, Cewu Lu
• Abstract要約: 本稿では、透明物体の表面正規化と操作のためのRGB-Dに基づくRFTransを提案する。 ネットワークをトレーニングするために、物理的に可視なレイトレーシングレンダリング技術を用いた合成データセットを構築した。 その結果、合成データセットでトレーニングされたRFTransは、合成ベンチマークと実世界のベンチマークの両方において、ベースラインのClearGraspを一貫して上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.10282876199739
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transparent objects are widely used in our daily lives, making it important to teach robots to interact with them. However, it's not easy because the reflective and refractive effects can make RGB-D cameras fail to give accurate geometry measurements. To solve this problem, this paper introduces RFTrans, an RGB-D-based method for surface normal estimation and manipulation of transparent objects. By leveraging refractive flow as an intermediate representation, RFTrans circumvents the drawbacks of directly predicting the geometry (e.g. surface normal) from RGB images and helps bridge the sim-to-real gap. RFTrans integrates the RFNet, which predicts refractive flow, object mask, and boundaries, followed by the F2Net, which estimates surface normal from the refractive flow. To make manipulation possible, a global optimization module will take in the predictions, refine the raw depth, and construct the point cloud with normal. An analytical grasp planning algorithm, ISF, is followed to generate the grasp poses. We build a synthetic dataset with physically plausible ray-tracing rendering techniques to train the networks. Results show that the RFTrans trained on the synthetic dataset can consistently outperform the baseline ClearGrasp in both synthetic and real-world benchmarks by a large margin. Finally, a real-world robot grasping task witnesses an 83% success rate, proving that refractive flow can help enable direct sim-to-real transfer. The code, data, and supplementary materials are available at https://rftrans.robotflow.ai.
• Abstract（参考訳）: 透明な物体は私たちの日常生活で広く使われており、ロボットに対話を教えることが重要である。 しかし、反射的・屈折的効果によってrgb-dカメラは正確な幾何学的測定ができないため、容易ではない。 そこで本研究では,RGB-D法に基づく透明物体の表面正規化と操作を行うRFTransを提案する。 RFTransは、屈折流を中間表現として活用することにより、RGB画像から幾何学(例えば表面正規)を直接予測する欠点を回避し、sim-to-realギャップを橋渡しする。 RFTransは屈折流、物体マスク、境界を予測するRFNetと、屈折流から表面の正常を推定するF2Netを統合している。 操作を可能にするために、グローバル最適化モジュールは予測を取り入れ、生の深さを洗練し、通常のポイントクラウドを構築する。 分析把持計画アルゴリズムisfを追従して把持ポーズを生成する。 ネットワークをトレーニングするために、物理的に可視なレイトレーシングレンダリング技術を用いた合成データセットを構築した。 その結果、合成データセットでトレーニングされたRFTransは、合成および実世界のベンチマークにおいて、ベースラインであるClearGraspを大きなマージンで一貫して上回ることを示した。 最後に、現実のロボットの把握タスクは83%の成功率を示し、屈折流が直接シミュレートから現実への移動を可能にすることを証明している。 コード、データ、補足資料はhttps://rftrans.robotflow.ai.comで入手できる。

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