論文の概要: FFHFlow: A Flow-based Variational Approach for Learning Diverse Dexterous Grasps with Shape-Aware Introspection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15161v2
• Date: Wed, 18 Dec 2024 09:07:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:46:51.835484
• Title: FFHFlow: A Flow-based Variational Approach for Learning Diverse Dexterous Grasps with Shape-Aware Introspection
• Title（参考訳）: FFHFlow:形状認識イントロスペクションを用いた横軸グラフ学習のためのフローベース変分アプローチ
• Authors: Qian Feng, Jianxiang Feng, Zhaopeng Chen, Rudolph Triebel, Alois Knoll,
• Abstract要約: マルチフィンガーハンドの多様なグリップを生成できる新しいモデルを提案する。 提案手法は, 高いベースラインに対する性能向上と実行時の効率向上を実現する。 また,現実世界の雑多な作業空間や密集した作業空間において,より多様性の高いオブジェクトを把握できることのメリットも示している。
• 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 dexterous grasps from uncertain partial observation is an important yet challenging task for physically intelligent embodiments. Previous works on generative grasp synthesis fell short of precisely capturing the complex grasp distribution and reasoning about shape uncertainty in the unstructured and often partially perceived reality. In this work, we introduce a novel model that can generate diverse grasps for a multi-fingered hand while introspectively handling perceptual uncertainty and recognizing unknown object geometry to avoid performance degradation. Specifically, we devise a Deep Latent Variable Model (DLVM) based on Normalizing Flows (NFs), facilitating hierarchical and expressive latent representation for modeling versatile grasps. Our model design counteracts typical pitfalls of its popular alternative in generative grasping, i.e., conditional Variational Autoencoders (cVAEs) whose performance is limited by mode collapse and miss-specified prior issues. Moreover, the resultant feature hierarchy and the exact flow likelihood computation endow our model with shape-aware introspective capabilities, enabling it to quantify the shape uncertainty of partial point clouds and detect objects of novel geometry. We further achieve performance gain by fusing this information with a discriminative grasp evaluator, facilitating a novel hybrid way for grasp evaluation. Comprehensive simulated and real-world experiments show that the proposed idea gains superior performance and higher run-time efficiency against strong baselines, including diffusion models. We also demonstrate substantial benefits of greater diversity for grasping objects in clutter and a confined workspace in the real world.
• Abstract（参考訳）: 不確実な部分的な観察から多種多様なきめの把握を合成することは、物理的に知的な実施にとって重要な課題である。 生成的グリップ合成に関するこれまでの研究は、複雑なグリップ分布を正確に把握し、非構造的でしばしば部分的に知覚される現実における形状の不確実性について推論するに足りなかった。 本研究では,多指ハンドにおいて,知覚の不確かさを内省的に処理し,性能劣化を避けるために未知の物体形状を認識しながら,多様な把握を生成できる新しいモデルを提案する。 具体的には、正規化フロー(NFs)に基づくDLVM(Deep Latent Variable Model)を考案し、階層的かつ表現的な潜在表現を容易にし、汎用的な把握をモデル化する。 モデル設計は,モード崩壊とミス特定前の問題により性能が制限された条件付き変分オートエンコーダ(cVAEs)の遺伝的把握において,一般的な代替手段の落とし穴に対処する。 さらに, 得られた特徴階層と正確な流速計算により, 形状認識型イントロスペクティブ機能を備え, 部分点雲の形状不確かさを定量化し, 新たな形状の物体を検出することができる。 我々は、この情報を識別的把握評価器と融合させることにより、さらに性能向上を実現し、新たなハイブリッド手法による把握評価を可能にした。 シミュレーションおよび実世界の総合実験により、提案手法は拡散モデルを含む強力なベースラインに対して優れた性能と高い実行時間効率を得ることを示した。 また,現実世界の雑多な作業空間や密集した作業空間において,より多様性の高いオブジェクトを把握できることのメリットも示している。

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