Fugu-MT 論文翻訳(概要): Self-supervised 6-DoF Robot Grasping by Demonstration via Augmented Reality Teleoperation System

論文の概要: Self-supervised 6-DoF Robot Grasping by Demonstration via Augmented Reality Teleoperation System

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03067v1
Date: Wed, 3 Apr 2024 21:16:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-05 16:22:48.196667
Title: Self-supervised 6-DoF Robot Grasping by Demonstration via Augmented Reality Teleoperation System
Title（参考訳）: 拡張現実遠隔操作システムによるデモによる自律型6-DoFロボットのグラッピング
Authors: Xiwen Dengxiong, Xueting Wang, Shi Bai, Yunbo Zhang,
Abstract要約: 本稿では,拡張現実(AR)遠隔操作システムを用いて,自己監督型6-DoFグリップポーズ検出フレームワークを提案する。実世界の実験において,提案システムは,3つの実演で未知の物体を把握できることを十分に把握し,学習する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.7664981067562
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Most existing 6-DoF robot grasping solutions depend on strong supervision on grasp pose to ensure satisfactory performance, which could be laborious and impractical when the robot works in some restricted area. To this end, we propose a self-supervised 6-DoF grasp pose detection framework via an Augmented Reality (AR) teleoperation system that can efficiently learn human demonstrations and provide 6-DoF grasp poses without grasp pose annotations. Specifically, the system collects the human demonstration from the AR environment and contrastively learns the grasping strategy from the demonstration. For the real-world experiment, the proposed system leads to satisfactory grasping abilities and learning to grasp unknown objects within three demonstrations.
Abstract（参考訳）: 既存の6-DoFロボットのグルーピングソリューションの多くは、グルーピングポーズの強い監督に依存して、満足なパフォーマンスを確保している。そこで本研究では,拡張現実(AR)遠隔操作システムを用いて,人間の実演を効率よく学習し,ポーズアノテーションをつかむことなく6-DoFグリップポーズを提供する,自己教師型6-DoFグリップポーズ検出フレームワークを提案する。具体的には、人間の実演をAR環境から収集し、その実演から把握戦略を対照的に学習する。実世界の実験において,提案システムは,3つの実演で未知の物体を把握できることを十分に把握し,学習する。

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