論文の概要: RiEMann: Near Real-Time SE(3)-Equivariant Robot Manipulation without Point Cloud Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19460v1
• Date: Thu, 28 Mar 2024 14:31:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-29 15:54:24.449833
• Title: RiEMann: Near Real-Time SE(3)-Equivariant Robot Manipulation without Point Cloud Segmentation
• Title（参考訳）: RiEMann: ポイントクラウドセグメンテーションを使わずに, リアルタイムに近いSE(3)-同変ロボット操作
• Authors: Chongkai Gao, Zhengrong Xue, Shuying Deng, Tianhai Liang, Siqi Yang, Lin Shao, Huazhe Xu,
• Abstract要約: 本稿では,シーンポイントクラウド入力からリアルタイムSE(3)-等価ロボットマニピュレーション模倣学習フレームワークRiEMannを提案する。 ディスクリプタのフィールドマッチングに依存する従来のメソッドと比較して、RiEMannはオブジェクトのセグメンテーションなしで操作するためのオブジェクトのターゲットポーズを直接予測する。 RiEMannは、5から10のデモで操作タスクをスクラッチから学習し、SE(3)変換とターゲットオブジェクトのインスタンスを一般化し、邪魔なオブジェクトの視覚的干渉に抵抗し、ターゲットオブジェクトのほぼリアルタイムのポーズ変更に従う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.685168082722534
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present RiEMann, an end-to-end near Real-time SE(3)-Equivariant Robot Manipulation imitation learning framework from scene point cloud input. Compared to previous methods that rely on descriptor field matching, RiEMann directly predicts the target poses of objects for manipulation without any object segmentation. RiEMann learns a manipulation task from scratch with 5 to 10 demonstrations, generalizes to unseen SE(3) transformations and instances of target objects, resists visual interference of distracting objects, and follows the near real-time pose change of the target object. The scalable action space of RiEMann facilitates the addition of custom equivariant actions such as the direction of turning the faucet, which makes articulated object manipulation possible for RiEMann. In simulation and real-world 6-DOF robot manipulation experiments, we test RiEMann on 5 categories of manipulation tasks with a total of 25 variants and show that RiEMann outperforms baselines in both task success rates and SE(3) geodesic distance errors on predicted poses (reduced by 68.6%), and achieves a 5.4 frames per second (FPS) network inference speed. Code and video results are available at https://riemann-web.github.io/.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,シーンポイントクラウド入力からリアルタイムSE(3)-等価ロボットマニピュレーション模倣学習フレームワークRiEMannを提案する。 ディスクリプタのフィールドマッチングに依存する従来のメソッドと比較して、RiEMannはオブジェクトのセグメンテーションなしで操作するためのオブジェクトのターゲットポーズを直接予測する。 RiEMannは、5から10のデモで操作タスクをスクラッチから学習し、SE(3)変換とターゲットオブジェクトのインスタンスを一般化し、邪魔なオブジェクトの視覚的干渉に抵抗し、ターゲットオブジェクトのほぼリアルタイムのポーズ変更に従う。 RiEMannのスケーラブルなアクション空間は、ファウセットを回転させる方向などのカスタム同変アクションの追加を促進する。 シミュレーションおよび実世界の6-DOFロボット操作実験において、25の変種からなる5種類の操作タスクでRiEMannをテストし、予測されたポーズ(68.6%)におけるSE(3)測地距離誤差とタスク成功率の両方でベースラインを上回り、毎秒5.4フレーム(FPS)ネットワーク推論速度を達成することを示した。 コードとビデオの結果はhttps://riemann-web.github.io/.com/で公開されている。

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