論文の概要: Self-Supervised Learning of Grasping Arbitrary Objects On-the-Move

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09904v1
• Date: Fri, 15 Nov 2024 02:59:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:37:14.336112
• Title: Self-Supervised Learning of Grasping Arbitrary Objects On-the-Move
• Title（参考訳）: 任意物体を移動させる自己教師付き学習
• Authors: Takuya Kiyokawa, Eiki Nagata, Yoshihisa Tsurumine, Yuhwan Kwon, Takamitsu Matsubara,
• Abstract要約: 本研究では3つの完全畳み込みニューラルネットワーク(FCN)モデルを導入し,視覚入力から静的グリッププリミティブ,動的グリッププリミティブ,残留移動速度誤差を予測する。 提案手法は高い把握精度とピック・アンド・プレイス効率を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.445514342786579
• License:
• Abstract: Mobile grasping enhances manipulation efficiency by utilizing robots' mobility. This study aims to enable a commercial off-the-shelf robot for mobile grasping, requiring precise timing and pose adjustments. Self-supervised learning can develop a generalizable policy to adjust the robot's velocity and determine grasp position and orientation based on the target object's shape and pose. Due to mobile grasping's complexity, action primitivization and step-by-step learning are crucial to avoid data sparsity in learning from trial and error. This study simplifies mobile grasping into two grasp action primitives and a moving action primitive, which can be operated with limited degrees of freedom for the manipulator. This study introduces three fully convolutional neural network (FCN) models to predict static grasp primitive, dynamic grasp primitive, and residual moving velocity error from visual inputs. A two-stage grasp learning approach facilitates seamless FCN model learning. The ablation study demonstrated that the proposed method achieved the highest grasping accuracy and pick-and-place efficiency. Furthermore, randomizing object shapes and environments in the simulation effectively achieved generalizable mobile grasping.
• Abstract（参考訳）: 移動把握はロボットの移動性を利用して操作効率を向上させる。 本研究の目的は,移動体把握のための市販オフザシェルフロボットの実現であり,正確なタイミングとポーズ調整を必要とする。 自己教師付き学習は、ロボットの速度を調節し、対象物体の形状とポーズに基づいて、把握位置と方向を決定するための一般化可能なポリシーを開発することができる。 モバイルグリーピングの複雑さのため、試行錯誤から学習する際のデータの分散を避けるためには、アクションプライオリティナイゼーションとステップバイステップ学習が不可欠である。 本研究は,移動体把持動作プリミティブと移動動作プリミティブの2つに分割し,マニピュレータの自由度を制限して操作する。 本研究では3つの完全畳み込みニューラルネットワーク(FCN)モデルを導入し,視覚入力から静的グリッププリミティブ,動的グリッププリミティブ,残留移動速度誤差を予測する。 2段階のグリップ学習アプローチは、シームレスなFCNモデル学習を容易にする。 アブレーション実験により,提案手法は高い把握精度とピック・アンド・プレイス効率を達成した。 さらに、シミュレーションにおける物体形状や環境のランダム化は、一般化可能な移動把握を効果的に達成した。

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