論文の概要: Composable Part-Based Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05876v1
• Date: Thu, 9 May 2024 16:04:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-10 12:53:04.686628
• Title: Composable Part-Based Manipulation
• Title（参考訳）: 構成可能な部品ベースマニピュレーション
• Authors: Weiyu Liu, Jiayuan Mao, Joy Hsu, Tucker Hermans, Animesh Garg, Jiajun Wu,
• Abstract要約: 本稿では,ロボット操作スキルの学習と一般化を改善するために,構成可能な部品ベース操作(CPM)を提案する。 CPMは構成可能な拡散モデルの集合で構成され、各モデルは異なるオブジェクト間の対応をキャプチャする。 シミュレーションおよび実世界のシナリオにおいて、我々のアプローチを検証し、ロバストかつ一般化された操作能力を達成する上での有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.48634521323737
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose composable part-based manipulation (CPM), a novel approach that leverages object-part decomposition and part-part correspondences to improve learning and generalization of robotic manipulation skills. By considering the functional correspondences between object parts, we conceptualize functional actions, such as pouring and constrained placing, as combinations of different correspondence constraints. CPM comprises a collection of composable diffusion models, where each model captures a different inter-object correspondence. These diffusion models can generate parameters for manipulation skills based on the specific object parts. Leveraging part-based correspondences coupled with the task decomposition into distinct constraints enables strong generalization to novel objects and object categories. We validate our approach in both simulated and real-world scenarios, demonstrating its effectiveness in achieving robust and generalized manipulation capabilities.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ロボット操作スキルの学習と一般化を改善するために,対象部品の分解と部分対応を活用する新しいアプローチであるコンポーザブル・パートベース操作(CPM)を提案する。 対象部品間の機能的対応を考慮し、異なる対応制約の組み合わせとして、注水や拘束配置などの機能的動作を概念化する。 CPMは構成可能な拡散モデルの集合で構成され、各モデルは異なるオブジェクト間の対応をキャプチャする。 これらの拡散モデルは、特定の対象部分に基づいて操作スキルのパラメータを生成することができる。 タスク分解と結合した部分ベースの対応を異なる制約にすることで、新しいオブジェクトやオブジェクトカテゴリへの強力な一般化が可能になる。 シミュレーションおよび実世界のシナリオにおいて、我々のアプローチを検証し、ロバストかつ一般化された操作能力を達成する上での有効性を実証する。

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