論文の概要: Point Cloud Matters: Rethinking the Impact of Different Observation Spaces on Robot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02500v1
• Date: Sun, 4 Feb 2024 14:18:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 19:10:26.130825
• Title: Point Cloud Matters: Rethinking the Impact of Different Observation Spaces on Robot Learning
• Title（参考訳）: ポイントクラウドの課題: 異なる観測空間がロボット学習に与える影響を再考する
• Authors: Haoyi Zhu and Yating Wang and Di Huang and Weicai Ye and Wanli Ouyang and Tong He
• Abstract要約: 本稿では,RGB,RGB-D,ポイントクラウドの3つのモードに着目し,異なる観測空間がロボット学習に与える影響について検討する。 ポイントクラウドベースの手法は、最もシンプルな設計であっても、パフォーマンスにおいてRGBやRGB-Dを上回ることがよくあります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.19201019969019
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this study, we explore the influence of different observation spaces on robot learning, focusing on three predominant modalities: RGB, RGB-D, and point cloud. Through extensive experimentation on over 17 varied contact-rich manipulation tasks, conducted across two benchmarks and simulators, we have observed a notable trend: point cloud-based methods, even those with the simplest designs, frequently surpass their RGB and RGB-D counterparts in performance. This remains consistent in both scenarios: training from scratch and utilizing pretraining. Furthermore, our findings indicate that point cloud observations lead to improved policy zero-shot generalization in relation to various geometry and visual clues, including camera viewpoints, lighting conditions, noise levels and background appearance. The outcomes suggest that 3D point cloud is a valuable observation modality for intricate robotic tasks. We will open-source all our codes and checkpoints, hoping that our insights can help design more generalizable and robust robotic models.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,RGB, RGB-D, 点雲の3つのモードに着目し, 異なる観測空間がロボット学習に与える影響を検討する。 2つのベンチマークとシミュレータで実施された17以上の多種多様なコンタクトリッチ操作タスクに関する広範囲な実験を通じて、我々は注目すべき傾向を観察した。 これは、スクラッチからのトレーニングと事前トレーニングの利用という、両方のシナリオで一貫している。 さらに,点雲観測は,カメラの視点,照明条件,騒音レベル,背景の外観など,様々な形状や視覚的な手がかりに関連して,ポリシーゼロショット一般化に繋がることが示唆された。 その結果、3Dポイントの雲は複雑なロボット作業にとって貴重な観測モダリティであることが示唆された。 私たちはすべてのコードとチェックポイントをオープンソース化し、私たちの洞察がより汎用的で堅牢なロボットモデルの設計に役立つことを期待しています。

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