論文の概要: Non-rigid Relative Placement through 3D Dense Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19247v1
• Date: Fri, 25 Oct 2024 01:54:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:38:09.942847
• Title: Non-rigid Relative Placement through 3D Dense Diffusion
• Title（参考訳）: 3次元密度拡散による非剛性相対配置
• Authors: Eric Cai, Octavian Donca, Ben Eisner, David Held,
• Abstract要約: 相対配置」とは、ある物体が別の物体に配置されていることを予測することである。 近年の相対配置法は,ロボット操作のためのデータ効率学習に大きく進歩している。 これらは、現実の環境では非剛体が多用されているにもかかわらず、まだ変形可能な変換を表現していない。 本研究では,高密度拡散による異方性学習のための視覚に基づく新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.12190956406194
• License:
• Abstract: The task of "relative placement" is to predict the placement of one object in relation to another, e.g. placing a mug onto a mug rack. Through explicit object-centric geometric reasoning, recent methods for relative placement have made tremendous progress towards data-efficient learning for robot manipulation while generalizing to unseen task variations. However, they have yet to represent deformable transformations, despite the ubiquity of non-rigid bodies in real world settings. As a first step towards bridging this gap, we propose ``cross-displacement" - an extension of the principles of relative placement to geometric relationships between deformable objects - and present a novel vision-based method to learn cross-displacement through dense diffusion. To this end, we demonstrate our method's ability to generalize to unseen object instances, out-of-distribution scene configurations, and multimodal goals on multiple highly deformable tasks (both in simulation and in the real world) beyond the scope of prior works. Supplementary information and videos can be found at our $\href{https://sites.google.com/view/tax3d-corl-2024}{\text{website}}$.
• Abstract（参考訳）: 相対配置」のタスクは、例えばマグカップをマグラックに配置するなど、あるオブジェクトが別のオブジェクトに配置されていることを予測することである。 対象中心の幾何学的推論を通じて、最近の相対配置法は、見えないタスクのバリエーションに一般化しながら、ロボット操作のためのデータ効率の学習に向けて大きな進歩を遂げている。 しかし、現実の環境では非剛体が多用されているにもかかわらず、変形可能な変換を表現していない。 このギャップを埋める第一歩として、変形可能な物体間の幾何学的関係に対する相対配置の原理の拡張である「クロス変位」を提案し、密接な拡散を通してクロス変位を学習する新しい視覚ベースの方法を提案する。 この目的のために,本手法は,従来の作業範囲を超えて,複数の高度に変形可能なタスク(シミュレーションと実世界の両方)に対して,未確認のオブジェクトインスタンス,配布外のシーン構成,マルチモーダル目標を一般化する能力を示す。 追加情報とビデオは、$\href{https://sites.google.com/view/tax3d-corl-2024}{\text{website}}$.comで見ることができる。

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