論文の概要: ICGNet: A Unified Approach for Instance-Centric Grasping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09939v2
• Date: Thu, 9 May 2024 21:59:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-13 20:07:31.324587
• Title: ICGNet: A Unified Approach for Instance-Centric Grasping
• Title（参考訳）: ICGNet:インスタンス中心のグラフ作成のための統一的なアプローチ
• Authors: René Zurbrügg, Yifan Liu, Francis Engelmann, Suryansh Kumar, Marco Hutter, Vaishakh Patil, Fisher Yu,
• Abstract要約: オブジェクト中心の把握のためのエンドツーエンドアーキテクチャを導入する。 提案手法の有効性を,合成データセット上での最先端手法に対して広範囲に評価することにより示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.92991092305974
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Accurate grasping is the key to several robotic tasks including assembly and household robotics. Executing a successful grasp in a cluttered environment requires multiple levels of scene understanding: First, the robot needs to analyze the geometric properties of individual objects to find feasible grasps. These grasps need to be compliant with the local object geometry. Second, for each proposed grasp, the robot needs to reason about the interactions with other objects in the scene. Finally, the robot must compute a collision-free grasp trajectory while taking into account the geometry of the target object. Most grasp detection algorithms directly predict grasp poses in a monolithic fashion, which does not capture the composability of the environment. In this paper, we introduce an end-to-end architecture for object-centric grasping. The method uses pointcloud data from a single arbitrary viewing direction as an input and generates an instance-centric representation for each partially observed object in the scene. This representation is further used for object reconstruction and grasp detection in cluttered table-top scenes. We show the effectiveness of the proposed method by extensively evaluating it against state-of-the-art methods on synthetic datasets, indicating superior performance for grasping and reconstruction. Additionally, we demonstrate real-world applicability by decluttering scenes with varying numbers of objects.
• Abstract（参考訳）: 正確な把握は、組立ロボットや家庭用ロボットなど、いくつかのロボットタスクの鍵となる。 まず、ロボットは個々の物体の幾何学的特性を分析して、実現可能なグリップを見つける必要がある。 これらの把握は、局所オブジェクト幾何学に準拠する必要がある。 第二に、提案された各グリップに対して、ロボットはシーン内の他のオブジェクトとの相互作用を判断する必要がある。 最後に,ロボットは対象物体の形状を考慮しつつ,衝突のないグリップ軌跡を計算しなければならない。 ほとんどのグリップ検出アルゴリズムは、モノリシックな方法でグリップポーズを直接予測するが、環境の構成可能性を捉えない。 本稿では,オブジェクト中心の把握のためのエンドツーエンドアーキテクチャを提案する。 この方法は、任意の1つの方向からのポイントクラウドデータを入力として使用し、シーン内の各部分観察対象に対してインスタンス中心の表現を生成する。 この表現は、散らばったテーブルトップシーンにおけるオブジェクトの再構成と把握検出にさらに用いられる。 提案手法の有効性を,合成データセット上での最先端手法に対して広範囲に評価し,把握と再構築に優れた性能を示す。 さらに,さまざまなオブジェクトでシーンをバラバラにすることで,実世界の応用性を実証する。

関連論文リスト

• ShapeGrasp: Zero-Shot Task-Oriented Grasping with Large Language Models through Geometric Decomposition [8.654140442734354]
  不慣れな物体のタスク指向の把握は、動的家庭環境におけるロボットにとって必要なスキルである。 本稿では,対象物体の幾何学的分解を簡単な凸形状に生かしたゼロショットタスク指向の把握手法を提案する。 このアプローチでは、ゼロショットタスク指向の把握を容易にするために、最小限の必須情報(オブジェクト名と意図したタスク)を使用します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T19:26:53Z)
• LocaliseBot: Multi-view 3D object localisation with differentiable rendering for robot grasping [9.690844449175948]
  オブジェクトのポーズ推定に重点を置いています。 このアプローチは,オブジェクトの複数ビュー,それらの視点におけるカメラのパラメータ,オブジェクトの3次元CADモデルという3つの情報に依存している。 推定対象のポーズが99.65%の精度で真理把握候補を把握できることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-14T14:27:53Z)
• Graphical Object-Centric Actor-Critic [55.2480439325792]
  本稿では,アクター批判とモデルに基づくアプローチを組み合わせたオブジェクト中心強化学習アルゴリズムを提案する。 変換器エンコーダを用いてオブジェクト表現とグラフニューラルネットワークを抽出し、環境のダイナミクスを近似する。 本アルゴリズムは,現状のモデルフリーアクター批判アルゴリズムよりも複雑な3次元ロボット環境と構成構造をもつ2次元環境において,より優れた性能を発揮する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-26T06:05:12Z)
• You Only Look at One: Category-Level Object Representations for Pose Estimation From a Single Example [26.866356430469757]
  所望のカテゴリから1つのオブジェクトだけを検査してカテゴリレベルのポーズ推定を行う手法を提案する。 本稿では,RGBDセンサを搭載したロボットマニピュレータを用いて,新しい物体のオンライン6次元ポーズ推定を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T01:32:24Z)
• Discovering Objects that Can Move [55.743225595012966]
  手動ラベルなしでオブジェクトを背景から分離する、オブジェクト発見の問題について検討する。 既存のアプローチでは、色、テクスチャ、位置などの外観の手がかりを使用して、ピクセルをオブジェクトのような領域に分類する。 私たちは、動的オブジェクト -- 世界で独立して動くエンティティ -- にフォーカスすることを選びます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-18T21:13:56Z)
• IFOR: Iterative Flow Minimization for Robotic Object Rearrangement [92.97142696891727]
  IFOR(Iterative Flow Minimization for Robotic Object Rearrangement)は、未知物体の物体再構成問題に対するエンドツーエンドの手法である。 本手法は,合成データのみを訓練しながら,散在するシーンや実世界に適用可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-01T20:03:56Z)
• MetaGraspNet: A Large-Scale Benchmark Dataset for Vision-driven Robotic Grasping via Physics-based Metaverse Synthesis [78.26022688167133]
  本稿では,物理に基づくメタバース合成による視覚駆動型ロボットグルーピングのための大規模ベンチマークデータセットを提案する。 提案するデータセットには,10万の画像と25種類のオブジェクトが含まれている。 また,オブジェクト検出とセグメンテーション性能を評価するためのデータセットとともに,新しいレイアウト重み付け性能指標を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-29T17:23:24Z)
• DemoGrasp: Few-Shot Learning for Robotic Grasping with Human Demonstration [42.19014385637538]
  本稿では,ロボットに対して,単純で短い人間の実演で物体をつかむ方法を教えることを提案する。 まず、人間と物体の相互作用を示すRGB-D画像の小さなシーケンスを提示する。 このシーケンスを使用して、インタラクションを表す手とオブジェクトメッシュを構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-06T08:17:12Z)
• Semantically Grounded Object Matching for Robust Robotic Scene Rearrangement [21.736603698556042]
  そこで本研究では,大規模な事前学習型視覚言語モデルを用いて,オブジェクトをクロスインスタンス設定でマッチングするオブジェクトマッチング手法を提案する。 これにより、クロスインスタンス環境でのマッチング性能が大幅に向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-15T18:39:43Z)
• RICE: Refining Instance Masks in Cluttered Environments with Graph Neural Networks [53.15260967235835]
  本稿では,インスタンスマスクのグラフベース表現を利用して,そのような手法の出力を改良する新しいフレームワークを提案する。 我々は、セグメンテーションにスマートな摂動をサンプリングできるディープネットワークと、オブジェクト間の関係をエンコード可能なグラフニューラルネットワークを訓練し、セグメンテーションを評価する。 本稿では,本手法によって生成された不確実性推定を用いてマニピュレータを誘導し,乱れたシーンを効率的に理解するアプリケーションについて紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-29T20:29:29Z)

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。