Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generating Future Observations to Estimate Grasp Success in Cluttered Environments

論文の概要: Generating Future Observations to Estimate Grasp Success in Cluttered Environments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07877v1
Date: Mon, 18 Dec 2023 16:20:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-18 06:00:28.671336
Title: Generating Future Observations to Estimate Grasp Success in Cluttered Environments
Title（参考訳）: 散在環境における草地成功度推定のための今後の観測結果の作成
Authors: Daniel Fernandes Gomes, Wenxuan Mou, Paolo Paoletti, Shan Luo,
Abstract要約: 本研究では,自己教師型学習予測モデルを利用したモデルベース代替モデルに対して,モデルフリーアプローチを検証・比較し,候補把握の成功を推定する。実験の結果, モデルフリーモデルでは72%の精度が得られたが, 提案したモデルベースパイプラインでは82%の精度が得られることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.044583954989373
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: End-to-end self-supervised models have been proposed for estimating the success of future candidate grasps and video predictive models for generating future observations. However, none have yet studied these two strategies side-by-side for addressing the aforementioned grasping problem. We investigate and compare a model-free approach, to estimate the success of a candidate grasp, against a model-based alternative that exploits a self-supervised learnt predictive model that generates a future observation of the gripper about to grasp an object. Our experiments demonstrate that despite the end-to-end model-free model obtaining a best accuracy of 72%, the proposed model-based pipeline yields a significantly higher accuracy of 82%.
Abstract（参考訳）: 将来の候補把握の成功を推定するためのエンドツーエンドの自己監督モデルと、将来の観測を生成するためのビデオ予測モデルが提案されている。しかし、上記の把握問題に対処するために、これらの2つの戦略を並べて研究することはなかった。対象物を把握しようとするグリップの将来の観察を生成する自己教師付き学習予測モデルを利用するモデルベース代替案に対して、モデルフリーアプローチを検討・比較する。実験の結果, モデルフリーモデルでは72%の精度が得られたが, 提案したモデルベースパイプラインでは82%の精度が得られることがわかった。

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