論文の概要: PokeFlex: A Real-World Dataset of Volumetric Deformable Objects for Robotics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07688v2
• Date: Tue, 28 Jan 2025 16:02:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 20:06:07.491216
• Title: PokeFlex: A Real-World Dataset of Volumetric Deformable Objects for Robotics
• Title（参考訳）: PokeFlex: ロボットのためのボリューム変形可能なオブジェクトのリアルタイムデータセット
• Authors: Jan Obrist, Miguel Zamora, Hehui Zheng, Ronan Hinchet, Firat Ozdemir, Juan Zarate, Robert K. Katzschmann, Stelian Coros,
• Abstract要約: 実世界のマルチモーダルデータをペアでアノテートしたデータセットであるPokeFlexを提案する。 モダリティには、3Dテクスチャメッシュ、ポイントクラウド、RGBイメージ、深度マップなどがある。 このようなデータは、オンライン3Dメッシュ再構築など、いくつかのダウンストリームタスクに活用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.533143584534155
• License:
• Abstract: Data-driven methods have shown great potential in solving challenging manipulation tasks; however, their application in the domain of deformable objects has been constrained, in part, by the lack of data. To address this lack, we propose PokeFlex, a dataset featuring real-world multimodal data that is paired and annotated. The modalities include 3D textured meshes, point clouds, RGB images, and depth maps. Such data can be leveraged for several downstream tasks, such as online 3D mesh reconstruction, and it can potentially enable underexplored applications such as the real-world deployment of traditional control methods based on mesh simulations. To deal with the challenges posed by real-world 3D mesh reconstruction, we leverage a professional volumetric capture system that allows complete 360{\deg} reconstruction. PokeFlex consists of 18 deformable objects with varying stiffness and shapes. Deformations are generated by dropping objects onto a flat surface or by poking the objects with a robot arm. Interaction wrenches and contact locations are also reported for the latter case. Using different data modalities, we demonstrated a use case for our dataset training models that, given the novelty of the multimodal nature of Pokeflex, constitute the state-of-the-art in multi-object online template-based mesh reconstruction from multimodal data, to the best of our knowledge. We refer the reader to our website ( https://pokeflex-dataset.github.io/ ) for further demos and examples.
• Abstract（参考訳）: データ駆動の手法は、難しい操作タスクを解決する大きな可能性を示しているが、デフォルム可能なオブジェクトの領域におけるそれらの応用は、部分的にはデータの欠如によって制限されている。 この欠点に対処するため,実世界のマルチモーダルデータをペアでアノテートしたデータセットであるPokeFlexを提案する。 モダリティには、3Dテクスチャメッシュ、ポイントクラウド、RGBイメージ、深度マップなどがある。 このようなデータは、オンライン3Dメッシュ再構成など、いくつかのダウンストリームタスクに利用することができる。 実世界の3Dメッシュ再構築がもたらす課題に対処するために,360{\deg}の完全な再構築を可能にする,プロのボリュームキャプチャシステムを活用している。 PokeFlexは18個の変形可能なオブジェクトで構成されており、剛性や形状は様々である。 変形は、物体を平らな表面に落下させたり、ロボットアームで物体を突っ込んだりして起こる。 後者の場合、相互作用レンチや接触位置も報告される。 異なるデータモダリティを用いて、Pokeflexのマルチモーダルな性質の新規性を考えると、マルチモーダルデータからマルチモーダルデータへのテンプレートベースのメッシュ再構築における最先端技術を構成するデータセットトレーニングモデルのユースケースを実証した。 読者は私たちのウェブサイト(https://pokeflex-dataset.github.io/)を参照してください。

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