論文の概要: Learning Generalizable Feature Fields for Mobile Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07563v1
• Date: Tue, 12 Mar 2024 11:51:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 21:42:26.076221
• Title: Learning Generalizable Feature Fields for Mobile Manipulation
• Title（参考訳）: モバイル操作のための一般化した機能フィールドの学習
• Authors: Ri-Zhao Qiu, Yafei Hu, Ge Yang, Yuchen Song, Yang Fu, Jianglong Ye, Jiteng Mu, Ruihan Yang, Nikolay Atanasov, Sebastian Scherer, Xiaolong Wang
• Abstract要約: 本稿では,実時間でのナビゲーションと操作の統一表現として機能する,シーンレベルの一般化可能なニューラル特徴場であるGeFFを提案する。 マニピュレータを備えた四足歩行ロボットにGeFFを配置することにより,本手法の有効性を実証する。 我々は,動的シーンでオープン語彙移動操作を行う場合,GeFFのオープンセットオブジェクトへの一般化能力と実行時間を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.903975572293056
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: An open problem in mobile manipulation is how to represent objects and scenes in a unified manner, so that robots can use it both for navigating in the environment and manipulating objects. The latter requires capturing intricate geometry while understanding fine-grained semantics, whereas the former involves capturing the complexity inherit to an expansive physical scale. In this work, we present GeFF (Generalizable Feature Fields), a scene-level generalizable neural feature field that acts as a unified representation for both navigation and manipulation that performs in real-time. To do so, we treat generative novel view synthesis as a pre-training task, and then align the resulting rich scene priors with natural language via CLIP feature distillation. We demonstrate the effectiveness of this approach by deploying GeFF on a quadrupedal robot equipped with a manipulator. We evaluate GeFF's ability to generalize to open-set objects as well as running time, when performing open-vocabulary mobile manipulation in dynamic scenes.
• Abstract（参考訳）: モバイル操作におけるオープンな問題は、オブジェクトとシーンを統一的に表現する方法である。 後者は細粒度のセマンティクスを理解しながら複雑な幾何学を捉える必要があり、一方前者は複雑さを拡大した物理スケールに継承する。 本稿では,シーンレベルの一般化可能なニューラル特徴場であるGeFF(Generalizable Feature Fields)について述べる。 そこで我々は, 生成的新規なビュー合成を事前学習課題として扱い, 得られたリッチなシーンをCLIP特徴蒸留により自然言語に整列させる。 マニピュレータを備えた四足歩行ロボットにGeFFを配置することにより,本手法の有効性を示す。 我々は,動的シーンでオープン語彙移動操作を行う場合,GeFFのオープンセットオブジェクトへの一般化能力と実行時間を評価する。

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