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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02500v2
• Date: Thu, 6 Jun 2024 10:32:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 23:50:27.783407
• 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, Yating Wang, Di Huang, Weicai Ye, Wanli Ouyang, Tong He,
• Abstract要約: ロボット学習においては、異なるモードの異なる特徴のために観察空間が不可欠である。 本研究では,RGB, RGB-D, 点雲の3つのモードに着目し, 様々な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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.69297999175239
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In robot learning, the observation space is crucial due to the distinct characteristics of different modalities, which can potentially become a bottleneck alongside policy design. In this study, we explore the influence of various observation spaces on robot learning, focusing on three predominant modalities: RGB, RGB-D, and point cloud. We introduce OBSBench, a benchmark comprising two simulators and 125 tasks, along with standardized pipelines for various encoders and policy baselines. Extensive experiments on diverse contact-rich manipulation tasks reveal a notable trend: point cloud-based methods, even those with the simplest designs, frequently outperform their RGB and RGB-D counterparts. This trend persists in both scenarios: training from scratch and utilizing pre-training. Furthermore, our findings demonstrate that point cloud observations often yield better policy performance and significantly stronger generalization capabilities across various geometric and visual conditions. These outcomes suggest that the 3D point cloud is a valuable observation modality for intricate robotic tasks. We also suggest that incorporating both appearance and coordinate information can enhance the performance of point cloud methods. We hope our work provides valuable insights and guidance for designing more generalizable and robust robotic models. Codes are available at https://github.com/HaoyiZhu/PointCloudMatters.
• Abstract（参考訳）: ロボット学習においては、異なるモダリティの異なる特徴のために観察空間が不可欠であり、政策設計と並行してボトルネックとなる可能性がある。 本研究では,RGB, RGB-D, 点雲の3つのモードに着目し, 様々な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。 2つのシミュレータと125のタスクからなるベンチマークであるOBSBenchと、各種エンコーダとポリシーベースラインの標準化パイプラインを紹介する。 多様なコンタクトリッチな操作タスクに関する大規模な実験は、注目すべき傾向を示している。ポイントクラウドベースの手法、最も単純な設計であっても、しばしばRGBやRGB-Dよりも優れています。 この傾向は、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、両方のシナリオで続いている。 さらに, 点雲観測は, 様々な幾何学的, 視覚的条件にまたがって, より優れた政策性能とより強力な一般化能力をもたらすことが示唆された。 これらの結果は、3次元の点雲が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を示唆している。 また、外観情報と座標情報の両方を組み込むことで、ポイントクラウド法の性能を向上させることも提案する。 私たちは、より汎用的で堅牢なロボットモデルを設計するための貴重な洞察とガイダンスを提供してくれることを願っています。 コードはhttps://github.com/HaoyiZhu/PointCloudMatters.comで入手できる。

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