論文の概要: FFHFlow: A Flow-based Variational Approach for Multi-fingered Grasp Synthesis in Real Time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15161v1
• Date: Sun, 21 Jul 2024 13:33:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-07-23 19:08:59.379871
• Title: FFHFlow: A Flow-based Variational Approach for Multi-fingered Grasp Synthesis in Real Time
• Title（参考訳）: FFHFlow:マルチフィンガーグラスのリアルタイム合成のためのフローベース変分手法
• Authors: Qian Feng, Jianxiang Feng, Zhaopeng Chen, Rudolph Triebel, Alois Knoll,
• Abstract要約: 正規化フロー(NF)に基づくDGM(Deep Generative Model)の利用を提案する。 我々はまず,不完全点雲上に条件付きグリップ分布を学習するために,単一条件NF(cNFs)を直接適用することにより,多様性の向上を推し進めた。 これにより、我々は新しいフローベースd Deep Latent Variable Model (DLVM)を開発する動機となった。 変分オートエンコーダ(VAE)とは異なり、提案するDLVMは2つのcNFを事前分布と可能性分布に利用することにより、典型的な落とし穴に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.308304984645684
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Synthesizing diverse and accurate grasps with multi-fingered hands is an important yet challenging task in robotics. Previous efforts focusing on generative modeling have fallen short of precisely capturing the multi-modal, high-dimensional grasp distribution. To address this, we propose exploiting a special kind of Deep Generative Model (DGM) based on Normalizing Flows (NFs), an expressive model for learning complex probability distributions. Specifically, we first observed an encouraging improvement in diversity by directly applying a single conditional NFs (cNFs), dubbed FFHFlow-cnf, to learn a grasp distribution conditioned on the incomplete point cloud. However, we also recognized limited performance gains due to restricted expressivity in the latent space. This motivated us to develop a novel flow-based d Deep Latent Variable Model (DLVM), namely FFHFlow-lvm, which facilitates more reasonable latent features, leading to both diverse and accurate grasp synthesis for unseen objects. Unlike Variational Autoencoders (VAEs), the proposed DLVM counteracts typical pitfalls such as mode collapse and mis-specified priors by leveraging two cNFs for the prior and likelihood distributions, which are usually restricted to being isotropic Gaussian. Comprehensive experiments in simulation and real-robot scenarios demonstrate that our method generates more accurate and diverse grasps than the VAE baselines. Additionally, a run-time comparison is conducted to reveal its high potential for real-time applications.
• Abstract（参考訳）: 多指ハンドによる多様な正確な把握を合成することは、ロボティクスにおいて重要な課題である。 生成モデルに焦点をあてたこれまでの努力は、多次元・高次元のグリップ分布を正確に把握するに足りなかった。 そこで本研究では,複雑な確率分布を学習するための表現モデルである正規化フロー(NF)に基づく,DGM(Deep Generative Model)の利用を提案する。 具体的には, FFHFlow-cnfと呼ばれる単一条件NF(cNFs)を直接適用して, 不完全点雲上に条件付きグリップ分布を学習することにより, 多様性の向上を図った。 しかし, 潜在空間における表現力の制限により, 限られた性能向上が認められた。 そこで我々は,新しいフローベースD Deep Latent Variable Model (DLVM, FFHFlow-lvm) を開発する動機となった。 変分オートエンコーダ(VAE)とは異なり、提案するDLVMは、通常等方ガウスに制限される2つのcNFを事前分布と可能性分布に利用することにより、モード崩壊や不特定前処理といった典型的な落とし穴を対処する。 シミュレーションおよび実ロボットシナリオにおける包括的実験により,本手法はVAEベースラインよりも正確で多様な把握を実現できることが示された。 さらに、リアルタイムアプリケーションに対する高い可能性を明らかにするために、実行時比較を行う。

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