論文の概要: Grasp, See and Place: Efficient Unknown Object Rearrangement with Policy Structure Prior
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15402v2
- Date: Thu, 1 Aug 2024 16:31:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-02 14:24:21.622796
- Title: Grasp, See and Place: Efficient Unknown Object Rearrangement with Policy Structure Prior
- Title(参考訳): Grasp, See and Place: 政策構造を持つ効率的な未知のオブジェクト再構成
- Authors: Kechun Xu, Zhongxiang Zhou, Jun Wu, Haojian Lu, Rong Xiong, Yue Wang,
- Abstract要約: ロボットがオブジェクトをRGB-D画像で指定された目標設定に再構成することを想定する、未知のオブジェクト再構成のタスクに焦点をあてる。
近年の研究では、学習に基づく知覚モジュールを組み込んだ未知の物体再構成システムについて検討している。
本稿では,結合構造を持つ二重ループシステム GSP を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 21.2397803408903
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We focus on the task of unknown object rearrangement, where a robot is supposed to re-configure the objects into a desired goal configuration specified by an RGB-D image. Recent works explore unknown object rearrangement systems by incorporating learning-based perception modules. However, they are sensitive to perception error, and pay less attention to task-level performance. In this paper, we aim to develop an effective system for unknown object rearrangement amidst perception noise. We theoretically reveal the noisy perception impacts grasp and place in a decoupled way, and show such a decoupled structure is valuable to improve task optimality. We propose GSP, a dual-loop system with the decoupled structure as prior. For the inner loop, we learn a see policy for self-confident in-hand object matching. For the outer loop, we learn a grasp policy aware of object matching and grasp capability guided by task-level rewards. We leverage the foundation model CLIP for object matching, policy learning and self-termination. A series of experiments indicate that GSP can conduct unknown object rearrangement with higher completion rates and fewer steps.
- Abstract(参考訳): ロボットがオブジェクトをRGB-D画像で指定された目標設定に再構成することを想定する、未知のオブジェクト再構成のタスクに焦点をあてる。
近年の研究では、学習に基づく知覚モジュールを組み込んだ未知の物体再構成システムについて検討している。
しかし、それらは認識エラーに敏感であり、タスクレベルのパフォーマンスにはあまり注意を払わない。
本稿では,知覚雑音下での未知物体再構成に有効なシステムを開発することを目的とする。
理論的には、ノイズ知覚の影響を解離した方法で把握し、そのような解離した構造がタスクの最適性を改善するのに有用であることを示す。
本稿では,結合構造を持つ二重ループシステム GSP を提案する。
内部ループでは,自己確信型オブジェクトマッチングの表示ポリシーを学習する。
外部ループでは,タスクレベルの報酬によって誘導されるオブジェクトマッチングと把握能力に配慮した把握ポリシーを学習する。
基本モデルCLIPをオブジェクトマッチング、ポリシー学習、自己終了に活用する。
一連の実験により、GSPはより高い完了率と少ないステップで未知の物体再構成を行うことができることが示された。
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