論文の概要: 3D-CDRGP: Towards Cross-Device Robotic Grasping Policy in 3D Open World

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18133v2
• Date: Mon, 04 Aug 2025 03:56:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 14:07:55.68231
• Title: 3D-CDRGP: Towards Cross-Device Robotic Grasping Policy in 3D Open World
• Title（参考訳）: 3D-CDRGP:3Dオープンワールドにおけるクロスデバイスロボットグラスピング政策に向けて
• Authors: Weiguang Zhao, Chenru Jiang, Chengrui Zhang, Jie Sun, Yuyao Yan, Rui Zhang, Kaizhu Huang,
• Abstract要約: デバイス間の研究は緊急の課題となり、取り組まなければならない。 私たちは、3Dオープンワールドにおけるクロスデバイス(カメラとロボティクス)の把握政策の先駆者です。 SSGC-Segモジュールは,カテゴリに依存しない3Dオブジェクト検出を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.406334587479623
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Given the diversity of devices and the product upgrades, cross-device research has become an urgent issue that needs to be tackled. To this end, we pioneer in probing the cross-device (cameras & robotics) grasping policy in the 3D open world. Specifically, we construct two real-world grasping setups, employing robotic arms and cameras from completely different manufacturers. To minimize domain differences in point clouds from diverse cameras, we adopt clustering methods to generate 3D object proposals. However, existing clustering methods are limited to closed-set scenarios, which confines the robotic graspable object categories and ossifies the deployment scenarios. To extend these methods to open-world settings, we introduce the SSGC-Seg module that enables category-agnostic 3D object detection. The proposed module transforms the original multi-class semantic information into binary semantic cues-foreground and background by analyzing the SoftMax value of each point, and then clusters the foreground points based on geometric information to form initial object proposals. Furthermore, ScoreNet{\ddag} is designed to score each detection result, and the robotic arm prioritizes grasping the object with the highest confidence score. Experiments on two different types of setups highlight the effectiveness and robustness of our policy for cross-device robotics grasping research. Our code is provided in the supplementary and will be released upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: デバイスの多様性と製品アップグレードを考えると、クロスデバイスの研究は、対処すべき緊急の問題となっている。 この目的のために、我々は、3Dオープンワールドにおけるクロスデバイス(カメラとロボティクス)の把握ポリシーを探索する先駆者となった。 具体的には、ロボットアームとカメラを全く異なるメーカーから採用して、2つの現実世界の把握装置を構築します。 多様なカメラからの点雲の領域差を最小限に抑えるため、我々は3Dオブジェクトの提案を生成するクラスタリング手法を採用した。 しかし、既存のクラスタリング手法はクローズドセットのシナリオに限られており、ロボットが把握可能なオブジェクトカテゴリを限定し、デプロイシナリオをオススメする。 これらの手法をオープンワールド設定に拡張するために,カテゴリに依存しない3Dオブジェクト検出を可能にするSSGC-Segモジュールを導入する。 提案モジュールは,各点のSoftMax値を分析して,元のマルチクラスセマンティック情報をバイナリセマンティックキューと背景に変換し,幾何学的情報に基づいて前景点をクラスタ化し,初期オブジェクトの提案を作成する。 さらに、ScoreNet{\ddagは各検出結果をスコアリングするように設計されており、ロボットアームは最も高い信頼スコアでオブジェクトの把握を優先する。 2種類の異なるセットアップの実験は、クロスデバイスロボットが研究を把握するためのポリシーの有効性と堅牢性を強調している。 私たちのコードは補足で提供され、受け入れ次第リリースされます。

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