論文の概要: Diffusion Suction Grasping with Large-Scale Parcel Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07238v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 04:09:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:09:50.276541
• Title: Diffusion Suction Grasping with Large-Scale Parcel Dataset
• Title（参考訳）: 大規模パーセルデータを用いた拡散吸引グラスピング
• Authors: Ding-Tao Huang, Xinyi He, Debei Hua, Dongfang Yu, En-Te Lin, Long Zeng,
• Abstract要約: 提案するParcel-Suction-Datasetは,4億1000万の高精度な吸引把握ポーズを備えた,25万の散布シーンを含む大規模合成データセットである。 このデータセットは、最適吸引グリップの効率的な生成を可能にする新しい幾何サンプリングアルゴリズムによって生成される。 また、条件生成タスクとして、吸引把握予測を再構成する革新的なフレームワークであるDiffusion-Suctionを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.112197264635304
• License:
• Abstract: While recent advances in object suction grasping have shown remarkable progress, significant challenges persist particularly in cluttered and complex parcel handling scenarios. Two fundamental limitations hinder current approaches: (1) the lack of a comprehensive suction grasp dataset tailored for parcel manipulation tasks, and (2) insufficient adaptability to diverse object characteristics including size variations, geometric complexity, and textural diversity. To address these challenges, we present Parcel-Suction-Dataset, a large-scale synthetic dataset containing 25 thousand cluttered scenes with 410 million precision-annotated suction grasp poses. This dataset is generated through our novel geometric sampling algorithm that enables efficient generation of optimal suction grasps incorporating both physical constraints and material properties. We further propose Diffusion-Suction, an innovative framework that reformulates suction grasp prediction as a conditional generation task through denoising diffusion probabilistic models. Our method iteratively refines random noise into suction grasp score maps through visual-conditioned guidance from point cloud observations, effectively learning spatial point-wise affordances from our synthetic dataset. Extensive experiments demonstrate that the simple yet efficient Diffusion-Suction achieves new state-of-the-art performance compared to previous models on both Parcel-Suction-Dataset and the public SuctionNet-1Billion benchmark.
• Abstract（参考訳）: 近年の物体吸引把握の進歩は顕著な進歩を見せているが、特に乱雑で複雑なパーセル処理のシナリオでは大きな課題が続いている。 1) パーセル操作作業に適した包括的吸引把握データセットの欠如, (2) 大きさのバリエーション, 幾何学的複雑さ, テクスチャ的多様性など,多様な対象特性への適応性が不十分である。 これらの課題に対処するために,4億1000万の精密な吸引把握ポーズを備えた25万の散布シーンを含む大規模合成データセットであるParcel-Suction-Datasetを提案する。 このデータセットは、物理制約と材料特性の両方を取り入れた最適吸引グリップの効率的な生成を可能にする新しい幾何サンプリングアルゴリズムによって生成される。 さらに,拡散確率モデルを記述した条件生成タスクとして,吸引把握予測を再構成する革新的なフレームワークである拡散吸引を提案する。 提案手法は, 点雲観測による視覚条件付き誘導により, ランダムノイズを吸引把握スコアマップに反復的に洗練し, 合成データセットから空間的ポイントワイド・アベイランスを効果的に学習する。 大規模な実験により,Parcel-Suction-Dataset と Public SuctionNet-1Billion ベンチマークの両モデルと比較して, 単純かつ効率的な拡散吸引は, 新たな最先端性能を実現することが示された。

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