論文の概要: A Segmented Robot Grasping Perception Neural Network for Edge AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.13970v2
• Date: Fri, 01 Aug 2025 07:24:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-04 18:08:53.553354
• Title: A Segmented Robot Grasping Perception Neural Network for Edge AI
• Title（参考訳）: エッジAIのための知覚ニューラルネットワークのセグメント化
• Authors: Casper Bröcheler, Thomas Vroom, Derrick Timmermans, Alan van den Akker, Guangzhi Tang, Charalampos S. Kouzinopoulos, Rico Möckel,
• Abstract要約: 本研究は,GAP9 RISC-V System-on-Chip上でのHeatmap-Guided Grasp検出を実装した。 このモデルは、入力次元の削減、モデルの分割、量子化など、ハードウェア対応技術を用いて最適化される。 GraspNet-1Billionベンチマークの実験的な評価は、完全なオンチップ推論の実現可能性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.051776141577794685
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Robotic grasping, the ability of robots to reliably secure and manipulate objects of varying shapes, sizes and orientations, is a complex task that requires precise perception and control. Deep neural networks have shown remarkable success in grasp synthesis by learning rich and abstract representations of objects. When deployed at the edge, these models can enable low-latency, low-power inference, making real-time grasping feasible in resource-constrained environments. This work implements Heatmap-Guided Grasp Detection, an end-to-end framework for the detection of 6-Dof grasp poses, on the GAP9 RISC-V System-on-Chip. The model is optimised using hardware-aware techniques, including input dimensionality reduction, model partitioning, and quantisation. Experimental evaluation on the GraspNet-1Billion benchmark validates the feasibility of fully on-chip inference, highlighting the potential of low-power MCUs for real-time, autonomous manipulation.
• Abstract（参考訳）: ロボットの把握は、様々な形状、大きさ、方向の物体を確実に保護し、操作する能力であり、正確な知覚と制御を必要とする複雑なタスクである。 ディープニューラルネットワークは、リッチで抽象的なオブジェクト表現を学習することで、グリップ合成において顕著な成功を収めた。 エッジにデプロイされると、これらのモデルは低レイテンシで低消費電力の推論を可能にし、リソース制約のある環境でリアルタイムの把握を可能にする。 本研究は,GAP9 RISC-V System-on-Chip上での6Dofグリップポーズ検出のためのエンドツーエンドフレームワークであるHeatmap-Guided Grasp Detectionを実装した。 このモデルは、入力次元の削減、モデルの分割、量子化など、ハードウェア対応技術を用いて最適化される。 GraspNet-1Billionベンチマークの実験的な評価は、完全なオンチップ推論の実現可能性を評価し、リアルタイムで自律的な操作のための低消費電力のMCUの可能性を強調している。

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