論文の概要: A Benchmarking Study of Vision-based Robotic Grasping Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11163v1
• Date: Fri, 14 Mar 2025 08:03:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-17 13:06:04.001983
• Title: A Benchmarking Study of Vision-based Robotic Grasping Algorithms
• Title（参考訳）: 視覚に基づくロボットグラスピングアルゴリズムのベンチマーク
• Authors: Bharath K Rameshbabu, Sumukh S Balakrishna, Brian Flynn, Vinarak Kapoor, Adam Norton, Holly Yanco, Berk Calli,
• Abstract要約: 本稿では,視覚に基づくロボットグルーピングアルゴリズムのベンチマーク研究について述べる。 文献から既存のベンチマークプロトコルを用いて,機械学習に基づく2つのアルゴリズムと2つの分析アルゴリズムを比較した。 シミュレーションと実際のロボットで同様の実験を行い、その相違点を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.29840316262669003
• License:
• Abstract: We present a benchmarking study of vision-based robotic grasping algorithms with distinct approaches, and provide a comparative analysis. In particular, we compare two machine-learning-based and two analytical algorithms using an existing benchmarking protocol from the literature and determine the algorithm's strengths and weaknesses under different experimental conditions. These conditions include variations in lighting, background textures, cameras with different noise levels, and grippers. We also run analogous experiments in simulations and with real robots and present the discrepancies. Some experiments are also run in two different laboratories using same protocols to further analyze the repeatability of our results. We believe that this study, comprising 5040 experiments, provides important insights into the role and challenges of systematic experimentation in robotic manipulation, and guides the development of new algorithms by considering the factors that could impact the performance. The experiment recordings and our benchmarking software are publicly available.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,視覚に基づくロボットグルーピングアルゴリズムについて,異なるアプローチによるベンチマーク研究を行い,比較分析を行った。 特に、文献から既存のベンチマークプロトコルを用いて、2つの機械学習ベースおよび2つの分析アルゴリズムを比較し、異なる実験条件下でアルゴリズムの強みと弱みを判定する。 これらの条件には、照明のバリエーション、背景のテクスチャ、ノイズレベルの異なるカメラ、グリッパーが含まれる。 また、シミュレーションや実際のロボットで同様の実験を行い、その相違点を提示する。 いくつかの実験は、同じプロトコルを用いて2つの異なる研究室で実施され、その結果の再現性をさらに分析する。 この研究は5040の実験からなり、ロボット操作における体系的な実験の役割と課題に関する重要な洞察を与え、性能に影響を及ぼす要因を考慮し、新しいアルゴリズムの開発を導くものであると信じている。 実験記録とベンチマークソフトウェアは公開されています。

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