論文の概要: RoboEXP: Action-Conditioned Scene Graph via Interactive Exploration for Robotic Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15487v2
• Date: Tue, 08 Oct 2024 05:32:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:30:22.678022
• Title: RoboEXP: Action-Conditioned Scene Graph via Interactive Exploration for Robotic Manipulation
• Title（参考訳）: RoboEXP:ロボットマニピュレーションのためのインタラクティブ探索によるアクションコンディションシーングラフ
• Authors: Hanxiao Jiang, Binghao Huang, Ruihai Wu, Zhuoran Li, Shubham Garg, Hooshang Nayyeri, Shenlong Wang, Yunzhu Li,
• Abstract要約: 本稿では,ロボットが自律的に環境を探索し,行動条件付きシーングラフ(ACSG)を作成する,インタラクティブなシーン探索という新たな課題を紹介する。 ACSGは、シーン内の低レベル情報(幾何学と意味論)と高レベル情報(異なるエンティティ間のアクション条件付き関係)の両方を記述している。 本稿では,LMM(Large Multimodal Model)と明示的なメモリ設計を取り入れたロボット探索システム(RoboEXP)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.387160107315797
• License:
• Abstract: We introduce the novel task of interactive scene exploration, wherein robots autonomously explore environments and produce an action-conditioned scene graph (ACSG) that captures the structure of the underlying environment. The ACSG accounts for both low-level information (geometry and semantics) and high-level information (action-conditioned relationships between different entities) in the scene. To this end, we present the Robotic Exploration (RoboEXP) system, which incorporates the Large Multimodal Model (LMM) and an explicit memory design to enhance our system's capabilities. The robot reasons about what and how to explore an object, accumulating new information through the interaction process and incrementally constructing the ACSG. Leveraging the constructed ACSG, we illustrate the effectiveness and efficiency of our RoboEXP system in facilitating a wide range of real-world manipulation tasks involving rigid, articulated objects, nested objects, and deformable objects.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ロボットが自律的に環境を探索し,その基盤となる環境の構造を捉えた行動条件付きシーングラフ(ACSG)を作成する,インタラクティブなシーン探索という新たな課題を紹介する。 ACSGは、シーン内の低レベル情報(幾何学と意味論)と高レベル情報(異なるエンティティ間のアクション条件付き関係)の両方を記述している。 この目的のために,LMM(Large Multimodal Model)と明示的なメモリ設計を取り入れたロボット探索システム(RoboEXP)を提案する。 ロボットは、オブジェクトの探索方法や、インタラクションプロセスを通じて新しい情報を蓄積し、ACSGを漸進的に構築する。 構築されたALSGを活用することで,厳密な調音オブジェクト,ネストオブジェクト,変形可能なオブジェクトを含む多種多様な実世界の操作作業を円滑に行う上で,RoboEXPシステムの有効性と効率性を示す。

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