論文の概要: Articulated Object Manipulation using Online Axis Estimation with SAM2-Based Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16287v1
• Date: Tue, 24 Sep 2024 17:59:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-26 04:57:52.725201
• Title: Articulated Object Manipulation using Online Axis Estimation with SAM2-Based Tracking
• Title（参考訳）: SAM2に基づくトラッキングを用いたオンライン軸推定による人工物体操作
• Authors: Xi Wang, Tianxing Chen, Qiaojun Yu, Tianling Xu, Zanxin Chen, Yiting Fu, Cewu Lu, Yao Mu, Ping Luo,
• Abstract要約: アーティキュレートされたオブジェクト操作は、オブジェクトの軸を慎重に考慮する必要がある、正確なオブジェクトインタラクションを必要とする。 従来の研究では、対話的な知覚を用いて関節のある物体を操作するが、通常、オープンループのアプローチは相互作用のダイナミクスを見渡すことに悩まされる。 本稿では,対話的知覚と3次元点雲からのオンライン軸推定を統合したクローズドループパイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.87033229815062
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Articulated object manipulation requires precise object interaction, where the object's axis must be carefully considered. Previous research employed interactive perception for manipulating articulated objects, but typically, open-loop approaches often suffer from overlooking the interaction dynamics. To address this limitation, we present a closed-loop pipeline integrating interactive perception with online axis estimation from segmented 3D point clouds. Our method leverages any interactive perception technique as a foundation for interactive perception, inducing slight object movement to generate point cloud frames of the evolving dynamic scene. These point clouds are then segmented using Segment Anything Model 2 (SAM2), after which the moving part of the object is masked for accurate motion online axis estimation, guiding subsequent robotic actions. Our approach significantly enhances the precision and efficiency of manipulation tasks involving articulated objects. Experiments in simulated environments demonstrate that our method outperforms baseline approaches, especially in tasks that demand precise axis-based control. Project Page: https://hytidel.github.io/video-tracking-for-axis-estimation/.
• Abstract（参考訳）: アーティキュレートされたオブジェクト操作は、オブジェクトの軸を慎重に考慮する必要がある、正確なオブジェクトインタラクションを必要とする。 従来の研究では、対話的な知覚を用いて関節のある物体を操作するが、通常、オープンループのアプローチは相互作用のダイナミクスを見渡すことに悩まされる。 この制限に対処するために,対話的知覚と3次元点雲のオンライン軸推定を融合したクローズドループパイプラインを提案する。 本手法は,対話的知覚の基礎として任意の対話的知覚技術を活用し,微妙な物体の動きを誘導し,進化するダイナミックシーンの点雲フレームを生成する。 これらの点雲はSegment Anything Model 2 (SAM2) を用いてセグメンテーションされ、その後、物体の移動部分が正確なオンライン軸推定のためにマスクされ、その後のロボット動作を導く。 提案手法は,調音対象を含む操作タスクの精度と効率を大幅に向上させる。 シミュレーション環境における実験により,本手法は,特に正確な軸制御を必要とするタスクにおいて,ベースラインアプローチよりも優れていることが示された。 Project Page: https://hytidel.github.io/ video-tracking-for-axis-estimation/

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