論文の概要: Adaptive Articulated Object Manipulation On The Fly with Foundation Model Reasoning and Part Grounding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.18276v1
• Date: Thu, 24 Jul 2025 10:25:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-25 15:10:43.414353
• Title: Adaptive Articulated Object Manipulation On The Fly with Foundation Model Reasoning and Part Grounding
• Title（参考訳）: 基礎モデル推論と部分接地によるアダプティブArticulated Object Manipulation on the Fly
• Authors: Xiaojie Zhang, Yuanfei Wang, Ruihai Wu, Kunqi Xu, Yu Li, Liuyu Xiang, Hao Dong, Zhaofeng He,
• Abstract要約: アーティキュレートされたオブジェクトは、さまざまな操作課題をロボットにもたらす。 内部構造は直接観測できないため、ロボットは操作軌道を生成するために適応的に動作を探索し、洗練する必要がある。 AdaRPGは、基礎モデルを利用してオブジェクトを抽出する新しいフレームワークで、オブジェクト全体よりも局所的な幾何学的類似性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.52792284421002
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Articulated objects pose diverse manipulation challenges for robots. Since their internal structures are not directly observable, robots must adaptively explore and refine actions to generate successful manipulation trajectories. While existing works have attempted cross-category generalization in adaptive articulated object manipulation, two major challenges persist: (1) the geometric diversity of real-world articulated objects complicates visual perception and understanding, and (2) variations in object functions and mechanisms hinder the development of a unified adaptive manipulation strategy. To address these challenges, we propose AdaRPG, a novel framework that leverages foundation models to extract object parts, which exhibit greater local geometric similarity than entire objects, thereby enhancing visual affordance generalization for functional primitive skills. To support this, we construct a part-level affordance annotation dataset to train the affordance model. Additionally, AdaRPG utilizes the common knowledge embedded in foundation models to reason about complex mechanisms and generate high-level control codes that invoke primitive skill functions based on part affordance inference. Simulation and real-world experiments demonstrate AdaRPG's strong generalization ability across novel articulated object categories.
• Abstract（参考訳）: アーティキュレートされたオブジェクトは、さまざまな操作課題をロボットにもたらす。 内部構造は直接観測できないため、ロボットは操作軌道を生成するために適応的に動作を探索し、洗練する必要がある。 既存の研究は、適応的調音オブジェクト操作におけるカテゴリ間一般化を試みてきたが、(1)現実世界の調音オブジェクトの幾何学的多様性は視覚的知覚と理解を複雑にし、(2)適応的操作戦略の開発を妨げる物体機能や機構のバリエーションである。 これらの課題に対処するために,AdaRPGを提案する。AdaRPGは,基礎モデルを利用してオブジェクトを抽出し,オブジェクト全体よりも局所的な幾何学的類似性を示す新しいフレームワークであり,機能的プリミティブスキルの視覚的アベイランスの一般化を向上する。 これを支援するために,パートレベルのアベイランスアノテーションデータセットを構築し,アベイランスモデルをトレーニングする。 さらに、AdaRPGはファンデーションモデルに埋め込まれた共通知識を利用して、複雑なメカニズムを推論し、部品価格推定に基づいてプリミティブスキル機能を呼び出す高レベルな制御コードを生成する。 シミュレーションと実世界の実験は、AdaRPGが新規な調音対象カテゴリーにまたがる強力な一般化能力を実証している。

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