Fugu-MT 論文翻訳(概要): Splat-MOVER: Multi-Stage, Open-Vocabulary Robotic Manipulation via Editable Gaussian Splatting

論文の概要: Splat-MOVER: Multi-Stage, Open-Vocabulary Robotic Manipulation via Editable Gaussian Splatting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04378v4
Date: Thu, 26 Sep 2024 20:32:55 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-09 02:41:28.145838
Title: Splat-MOVER: Multi-Stage, Open-Vocabulary Robotic Manipulation via Editable Gaussian Splatting
Title（参考訳）: Splat-MOVER: 編集可能なガウススプレイティングによる多段オープンボキャブラリロボットマニピュレーション
Authors: Ola Shorinwa, Johnathan Tucker, Aliyah Smith, Aiden Swann, Timothy Chen, Roya Firoozi, Monroe Kennedy III, Mac Schwager,
Abstract要約: 本稿では,オープンボキャブラリロボット操作のためのモジュール型ロボットスタックであるSplat-MOVERを紹介する。 Splat-MOVERは, (i) ASK-Splat, (ii) SEE-Splat, (ii) SEE-Splat, 3Dセマンティックマスクと埋め込みを用いたリアルタイムシーン編集モジュール, (iii) Grasp-Splat, ASK-Splat と SEE-Splat を用いて,オープンワールドオブジェクトに対するアベイランス対応の候補把握を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.032490472034192
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present Splat-MOVER, a modular robotics stack for open-vocabulary robotic manipulation, which leverages the editability of Gaussian Splatting (GSplat) scene representations to enable multi-stage manipulation tasks. Splat-MOVER consists of: (i) ASK-Splat, a GSplat representation that distills semantic and grasp affordance features into the 3D scene. ASK-Splat enables geometric, semantic, and affordance understanding of 3D scenes, which is critical in many robotics tasks; (ii) SEE-Splat, a real-time scene-editing module using 3D semantic masking and infilling to visualize the motions of objects that result from robot interactions in the real-world. SEE-Splat creates a "digital twin" of the evolving environment throughout the manipulation task; and (iii) Grasp-Splat, a grasp generation module that uses ASK-Splat and SEE-Splat to propose affordance-aligned candidate grasps for open-world objects. ASK-Splat is trained in real-time from RGB images in a brief scanning phase prior to operation, while SEE-Splat and Grasp-Splat run in real-time during operation. We demonstrate the superior performance of Splat-MOVER in hardware experiments on a Kinova robot compared to two recent baselines in four single-stage, open-vocabulary manipulation tasks and in four multi-stage manipulation tasks, using the edited scene to reflect changes due to prior manipulation stages, which is not possible with existing baselines. Video demonstrations and the code for the project are available at https://splatmover.github.io.
Abstract（参考訳）: オープン語彙ロボット操作のためのモジュール型ロボットスタックであるSplat-MOVERについて述べる。 Splat-MOVER は以下の通りである。 (i)ASK-Splatは、3Dシーンに意味を蒸留し、手頃な特徴を把握できるGSplat表現である。 ASK-Splatは、多くのロボット作業において重要な3Dシーンの幾何学的、意味的、そして余分な理解を可能にする。 (II)SEE-Splatは3次元セマンティックマスクと埋め込んだリアルタイムシーン編集モジュールで、現実世界におけるロボットの相互作用によって生じる物体の動きを可視化する。 SEE-Splatは、操作タスク全体を通して進化する環境の「デジタルツイン」を生成します。 3)ASK-SplatとSEE-Splatを併用したグリップ生成モジュールであるGrasp-Splatは、オープンワールドオブジェクトに対して、アベイランス対応の候補グリップを提案する。 ASK-Splatは運用前にRGBイメージから短時間のスキャンフェーズでリアルタイムにトレーニングされ、SEE-SplatとGrasp-Splatは運用中にリアルタイムに実行される。本研究では,Kinovaロボットのハードウェア実験におけるSplat-MOVERの性能を,既存のベースラインでは不可能な1段のオープン語彙操作タスクと4段のマルチステージ操作タスクの2つのベースラインと比較した。デモビデオとプロジェクトのコードはhttps://splatmover.github.io.comで公開されている。

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