論文の概要: Precise Pick-and-Place using Score-Based Diffusion Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09725v1
• Date: Sun, 15 Sep 2024 13:09:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-17 17:40:52.712238
• Title: Precise Pick-and-Place using Score-Based Diffusion Networks
• Title（参考訳）: スコアベース拡散ネットワークを用いた精密ピック・アンド・プレイス
• Authors: Shih-Wei Guo, Tsu-Ching Hsiao, Yu-Lun Liu, Chun-Yi Lee,
• Abstract要約: ロボット操作タスクにおけるピック・アンド・プレイス操作の精度を高めるために、粗い連続ポーズ拡散法。 提案手法は,RGB-Dカメラから投影されるトップダウンのRGB画像を利用し,粗いアーキテクチャを採用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.760482305679053
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a novel coarse-to-fine continuous pose diffusion method to enhance the precision of pick-and-place operations within robotic manipulation tasks. Leveraging the capabilities of diffusion networks, we facilitate the accurate perception of object poses. This accurate perception enhances both pick-and-place success rates and overall manipulation precision. Our methodology utilizes a top-down RGB image projected from an RGB-D camera and adopts a coarse-to-fine architecture. This architecture enables efficient learning of coarse and fine models. A distinguishing feature of our approach is its focus on continuous pose estimation, which enables more precise object manipulation, particularly concerning rotational angles. In addition, we employ pose and color augmentation techniques to enable effective training with limited data. Through extensive experiments in simulated and real-world scenarios, as well as an ablation study, we comprehensively evaluate our proposed methodology. Taken together, the findings validate its effectiveness in achieving high-precision pick-and-place tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ロボット操作作業におけるピック・アンド・プレイス操作の精度を高めるために,新しい粗い連続ポーズ拡散法を提案する。 拡散ネットワークの能力を活用して、オブジェクトのポーズの正確な認識を容易にする。 この正確な認識は、ピック・アンド・プレイスの成功率と全体的な操作精度の両方を高める。 提案手法は,RGB-Dカメラから投影されるトップダウンのRGB画像を利用し,粗いアーキテクチャを採用する。 このアーキテクチャは粗いモデルと細かなモデルの効率的な学習を可能にする。 このアプローチの際立った特徴は、特に回転角に関するより正確なオブジェクト操作を可能にする連続ポーズ推定に焦点をあてることである。 さらに、限られたデータによる効果的なトレーニングを可能にするために、ポーズとカラー増強技術を採用している。 シミュレーションおよび実世界のシナリオにおける広範な実験、およびアブレーション研究を通じて、提案手法を網羅的に評価した。 その結果, 高精度なピック・アンド・プレイス・タスクの実現の有効性が検証された。

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