論文の概要: PreAfford: Universal Affordance-Based Pre-Grasping for Diverse Objects and Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03634v1
• Date: Thu, 4 Apr 2024 17:54:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-05 13:42:53.606372
• Title: PreAfford: Universal Affordance-Based Pre-Grasping for Diverse Objects and Environments
• Title（参考訳）: PreAfford: 分散オブジェクトと環境のためのユニバーサルアクダクタンスベースのプレグラッピング
• Authors: Kairui Ding, Boyuan Chen, Ruihai Wu, Yuyang Li, Zongzheng Zhang, Huan-ang Gao, Siqi Li, Yixin Zhu, Guyue Zhou, Hao Dong, Hao Zhao,
• Abstract要約: 二本指グリップを用いた非重力物体のロボット操作は重要な課題である。 従来のプレグラスピング技術は、オブジェクトの再配置とテーブルエッジのような外部のエイズを活用するもので、オブジェクトのカテゴリやシーン間の適応性が欠如している。 適応性を高めるために,ポイントレベルのアベイランス表現とリレートレーニングアプローチを利用する,新しいプレグラスピング計画フレームワークであるPreAffordを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.010198898760365
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Robotic manipulation of ungraspable objects with two-finger grippers presents significant challenges due to the paucity of graspable features, while traditional pre-grasping techniques, which rely on repositioning objects and leveraging external aids like table edges, lack the adaptability across object categories and scenes. Addressing this, we introduce PreAfford, a novel pre-grasping planning framework that utilizes a point-level affordance representation and a relay training approach to enhance adaptability across a broad range of environments and object types, including those previously unseen. Demonstrated on the ShapeNet-v2 dataset, PreAfford significantly improves grasping success rates by 69% and validates its practicality through real-world experiments. This work offers a robust and adaptable solution for manipulating ungraspable objects.
• Abstract（参考訳）: 2本のフィンガーグリップパーを持つ非重力物体のロボット操作は、つかみやすい特徴の不明瞭さによる重要な課題を呈する一方、従来のプレグラスピング技術は、オブジェクトの再配置に依存し、テーブルエッジのような外部のエイズを活用するが、オブジェクトカテゴリやシーン間の適応性が欠如している。 このような問題に対処するために,P PreAfford はポイントレベルのアベイランス表現とリレートレーニングアプローチを利用して,これまで見つからなかった幅広い環境やオブジェクトタイプへの適応性を向上する,新しいプレグラッピング計画フレームワークである。 ShapeNet-v2データセットで実証されたPreAffordは、成功率の把握を69%改善し、実世界の実験を通じてその実用性を検証する。 この作業は、不安定なオブジェクトを操作するための堅牢で適応可能なソリューションを提供する。

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