論文の概要: Interactive Learning of Physical Object Properties Through Robot Manipulation and Database of Object Measurements
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07344v1
- Date: Wed, 10 Apr 2024 20:59:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-12 15:38:10.657491
- Title: Interactive Learning of Physical Object Properties Through Robot Manipulation and Database of Object Measurements
- Title（参考訳）: ロボットマニピュレーションと物体計測データベースによる物体特性の対話的学習
- Authors: Andrej Kruzliak, Jiri Hartvich, Shubhan P. Patni, Lukas Rustler, Jan Kristof Behrens, Fares J. Abu-Dakka, Krystian Mikolajczyk, Ville Kyrki, Matej Hoffmann,
- Abstract要約: このフレームワークは、テーブル上のオブジェクトに関する学習を最大化する探索的なアクション選択を含む。
ロボットパイプラインは、ロギングモジュールとオブジェクトのオンラインデータベースと統合されており、グリッパーが異なる63のオブジェクトの24,000以上の計測結果を含んでいる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.301193437161867
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This work presents a framework for automatically extracting physical object properties, such as material composition, mass, volume, and stiffness, through robot manipulation and a database of object measurements. The framework involves exploratory action selection to maximize learning about objects on a table. A Bayesian network models conditional dependencies between object properties, incorporating prior probability distributions and uncertainty associated with measurement actions. The algorithm selects optimal exploratory actions based on expected information gain and updates object properties through Bayesian inference. Experimental evaluation demonstrates effective action selection compared to a baseline and correct termination of the experiments if there is nothing more to be learned. The algorithm proved to behave intelligently when presented with trick objects with material properties in conflict with their appearance. The robot pipeline integrates with a logging module and an online database of objects, containing over 24,000 measurements of 63 objects with different grippers. All code and data are publicly available, facilitating automatic digitization of objects and their physical properties through exploratory manipulations.
- Abstract（参考訳）: 本研究は, ロボット操作による材料組成, 質量, 体積, 剛性などの物理的特性を自動的に抽出する枠組みと, 物体計測のデータベースを提供する。
このフレームワークは、テーブル上のオブジェクトに関する学習を最大化する探索的なアクション選択を含む。
ベイズネットワークは、測定行動に関連する事前確率分布と不確実性を組み込んだ、オブジェクト特性間の条件依存をモデル化する。
このアルゴリズムは、期待される情報ゲインに基づいて最適な探索行動を選択し、ベイズ推定によりオブジェクト特性を更新する。
実験による評価は, ベースラインと比較して効果的な行動選択を示し, 学習すべきことがなければ, 実験の正しい終了を示す。
アルゴリズムは、その外観と矛盾する材料特性を持つトリックオブジェクトを提示すると知的に振る舞うことが証明された。
ロボットパイプラインは、ロギングモジュールとオブジェクトのオンラインデータベースと統合されており、グリッパーが異なる63のオブジェクトの24,000以上の計測結果を含んでいる。
すべてのコードとデータは公開されており、探索的な操作を通じてオブジェクトとその物理的プロパティの自動デジタル化を容易にする。
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