論文の概要: Find the Fruit: Designing a Zero-Shot Sim2Real Deep RL Planner for Occlusion Aware Plant Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16547v1
• Date: Thu, 22 May 2025 11:37:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:48.25735
• Title: Find the Fruit: Designing a Zero-Shot Sim2Real Deep RL Planner for Occlusion Aware Plant Manipulation
• Title（参考訳）: 植物操作を意識したゼロショットSim2リアル深部RLプランナの設計
• Authors: Nitesh Subedi, Hsin-Jung Yang, Devesh K. Jha, Soumik Sarkar,
• Abstract要約: 本稿では, 乱雑な植物環境におけるロボット操作のためのエンドツーエンドの深層強化学習フレームワークを提案する。 ロボット制御からキネマティック計画問題を分離し、訓練されたポリシーに対するゼロショットsim2real転送を簡素化する。 本研究は, 各種初期条件における実地試験において, 最大86.7%の成果が得られたことを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.987904621536256
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents an end-to-end deep reinforcement learning (RL) framework for occlusion-aware robotic manipulation in cluttered plant environments. Our approach enables a robot to interact with a deformable plant to reveal hidden objects of interest, such as fruits, using multimodal observations. We decouple the kinematic planning problem from robot control to simplify zero-shot sim2real transfer for the trained policy. Our results demonstrate that the trained policy, deployed using our framework, achieves up to 86.7% success in real-world trials across diverse initial conditions. Our findings pave the way toward autonomous, perception-driven agricultural robots that intelligently interact with complex foliage plants to "find the fruit" in challenging occluded scenarios, without the need for explicitly designed geometric and dynamic models of every plant scenario.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 乱雑な植物環境における隠蔽型ロボット操作のための, エンドツーエンドの深部強化学習(RL)フレームワークを提案する。 本手法により, 変形可能な植物と相互作用し, 果実などの隠れた対象をマルチモーダル観察により明らかにすることができる。 ロボット制御からキネマティック計画問題を分離し、訓練されたポリシーに対するゼロショットsim2real転送を簡素化する。 本研究の結果から,本フレームワークを応用したトレーニングポリシは,さまざまな初期条件において,実世界の試験において最大86.7%の成功を収めていることがわかった。 我々の研究結果は、複雑な葉植物とインテリジェントに相互作用し、あらゆる植物シナリオの幾何学的・動的モデルを明示的に設計することなく、難解なシナリオで「果物を仕上げる」ための自律的認識駆動型農業ロボットへの道を開いた。

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