論文の概要: AdaManip: Adaptive Articulated Object Manipulation Environments and Policy Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11124v1
- Date: Sun, 16 Feb 2025 13:45:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-18 14:09:32.046238
- Title: AdaManip: Adaptive Articulated Object Manipulation Environments and Policy Learning
- Title（参考訳）: AdaManip: 適応型Articulated Object Manipulation環境とポリシー学習
- Authors: Yuanfei Wang, Xiaojie Zhang, Ruihai Wu, Yu Li, Yan Shen, Mingdong Wu, Zhaofeng He, Yizhou Wang, Hao Dong,
- Abstract要約: 人工物体操作は、ロボットが現実世界のシナリオで様々なタスクを遂行する上で重要な機能である。
音声オブジェクトの以前のデータセットとシミュレーション環境は、主に単純な操作機構に焦点を合わせてきた。
そこで我々は,新しいオブジェクト操作環境を構築し,それを9つのカテゴリのオブジェクトに装備する。
環境とオブジェクトに基づいて,適応的な実演コレクションと3次元視覚拡散に基づく模倣学習パイプラインを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.331956706253614
- License:
- Abstract: Articulated object manipulation is a critical capability for robots to perform various tasks in real-world scenarios. Composed of multiple parts connected by joints, articulated objects are endowed with diverse functional mechanisms through complex relative motions. For example, a safe consists of a door, a handle, and a lock, where the door can only be opened when the latch is unlocked. The internal structure, such as the state of a lock or joint angle constraints, cannot be directly observed from visual observation. Consequently, successful manipulation of these objects requires adaptive adjustment based on trial and error rather than a one-time visual inference. However, previous datasets and simulation environments for articulated objects have primarily focused on simple manipulation mechanisms where the complete manipulation process can be inferred from the object's appearance. To enhance the diversity and complexity of adaptive manipulation mechanisms, we build a novel articulated object manipulation environment and equip it with 9 categories of objects. Based on the environment and objects, we further propose an adaptive demonstration collection and 3D visual diffusion-based imitation learning pipeline that learns the adaptive manipulation policy. The effectiveness of our designs and proposed method is validated through both simulation and real-world experiments. Our project page is available at: https://adamanip.github.io
- Abstract（参考訳）: 人工物体操作は、ロボットが現実世界のシナリオで様々なタスクを遂行する上で重要な機能である。
関節で繋がった複数の部分から構成され、複雑な相対運動を通じて多種多様な機能的機構が与えられている。
例えば、金庫はドア、ハンドル、ロックで構成されており、ラッチがアンロックされたときのみドアを開けることができる。
ロックの状態や関節角度の制約のような内部構造は、視覚的な観察では直接観察できない。
したがって、これらのオブジェクトをうまく操作するには、1回の視覚的推測ではなく、試行錯誤に基づく適応的な調整が必要である。
しかし、それまでの音声オブジェクトのデータセットとシミュレーション環境は、オブジェクトの外観から完全な操作過程を推測できる単純な操作機構に主に焦点を合わせてきた。
適応的な操作機構の多様性と複雑さを高めるため,我々は,新しい音声操作環境を構築し,9つのカテゴリのオブジェクトを装備する。
環境とオブジェクトに基づいて,適応的な操作ポリシーを学習する適応的な実演コレクションと3次元視覚拡散に基づく模倣学習パイプラインを提案する。
提案手法の有効性をシミュレーションおよび実世界の実験により検証した。
私たちのプロジェクトページは以下の通りです。
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