論文の概要: FunGraph: Functionality Aware 3D Scene Graphs for Language-Prompted Scene Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07909v1
• Date: Mon, 10 Mar 2025 23:13:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 15:44:56.815087
• Title: FunGraph: Functionality Aware 3D Scene Graphs for Language-Prompted Scene Interaction
• Title（参考訳）: FunGraph: 言語プロンプトされたシーンインタラクションのための3Dシーングラフを意識した機能
• Authors: Dennis Rotondi, Fabio Scaparro, Hermann Blum, Kai O. Arras,
• Abstract要約: 我々は、より細かな解像度でオブジェクトを検出し、保存することに集中し、価格関連部品に焦点をあてる。 現在利用可能な3Dリソースを活用して、2Dデータを生成し、検出器をトレーニングし、標準の3Dシーングラフ生成パイプラインを拡張するために使用します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8124328823188356
• License:
• Abstract: The concept of 3D scene graphs is increasingly recognized as a powerful semantic and hierarchical representation of the environment. Current approaches often address this at a coarse, object-level resolution. In contrast, our goal is to develop a representation that enables robots to directly interact with their environment by identifying both the location of functional interactive elements and how these can be used. To achieve this, we focus on detecting and storing objects at a finer resolution, focusing on affordance-relevant parts. The primary challenge lies in the scarcity of data that extends beyond instance-level detection and the inherent difficulty of capturing detailed object features using robotic sensors. We leverage currently available 3D resources to generate 2D data and train a detector, which is then used to augment the standard 3D scene graph generation pipeline. Through our experiments, we demonstrate that our approach achieves functional element segmentation comparable to state-of-the-art 3D models and that our augmentation enables task-driven affordance grounding with higher accuracy than the current solutions.
• Abstract（参考訳）: 3Dシーングラフの概念は、環境の強力なセマンティックかつ階層的な表現として認識されつつある。 現在のアプローチでは、しばしば粗いオブジェクトレベルの解像度でこの問題に対処します。 対照的に、我々のゴールは、ロボットが機能的インタラクティブな要素の位置とそれらの使用方法の両方を識別することで、環境と直接対話できる表現を開発することである。 これを実現するために、我々は、より細かな解像度でオブジェクトを検出し、保存することに集中し、余剰関連部品に焦点をあてる。 最大の課題は、インスタンスレベルの検出を超えるデータ不足と、ロボットセンサーを使って詳細なオブジェクトの特徴を捉えることの難しさだ。 現在利用可能な3Dリソースを活用して、2Dデータを生成し、検出器をトレーニングし、標準の3Dシーングラフ生成パイプラインを拡張する。 実験により,本手法は最先端の3Dモデルに匹敵する機能的要素分割を実現し,その拡張により,現在のソリューションよりも高い精度でタスク駆動型アベイランスグラウンドディングが可能になることを実証した。

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