Fugu-MT 論文翻訳(概要): Viewpoint-Agnostic Grasp Pipeline using VLM and Partial Observations

論文の概要: Viewpoint-Agnostic Grasp Pipeline using VLM and Partial Observations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.07866v1
Date: Mon, 09 Mar 2026 00:42:32 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-03-10 15:13:15.329646
Title: Viewpoint-Agnostic Grasp Pipeline using VLM and Partial Observations
Title（参考訳）: VLMと部分観察を用いた視点非依存グラフパイプライン
Authors: Dilermando Almeida, Juliano Negri, Guilherme Lazzarini, Thiago H. Segreto, Ranulfo Bezerra, Ricardo V. Godoy, Marcelo Becker,
Abstract要約: 本稿では,言語誘導型把握のためのエンドツーエンドパイプラインを提案し,実際のロボット上での動作を安全に把握するために,自由語彙選択をブリッジする。自然言語コマンドを与えられたシステムは、オープン語彙検出と即時インスタンスセグメンテーションを使用して、ターゲットをRGBにグラウンドする。次に、衝突フィルタ6-DoFグルーピング候補を生成し、到達可能性、アプローチ可能性、クリアランスを考慮に入れた安全指向のグルーピングを用いて実行可能なグルーピングを選択する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6263680699548958
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Robust grasping in cluttered, unstructured environments remains challenging for mobile legged manipulators due to occlusions that lead to partial observations, unreliable depth estimates, and the need for collision-free, execution-feasible approaches. In this paper we present an end-to-end pipeline for language-guided grasping that bridges open-vocabulary target selection to safe grasp execution on a real robot. Given a natural-language command, the system grounds the target in RGB using open-vocabulary detection and promptable instance segmentation, extracts an object-centric point cloud from RGB-D, and improves geometric reliability under occlusion via back-projected depth compensation and two-stage point cloud completion. We then generate and collision-filter 6-DoF grasp candidates and select an executable grasp using safety-oriented heuristics that account for reachability, approach feasibility, and clearance. We evaluate the method on a quadruped robot with an arm in two cluttered tabletop scenarios, using paired trials against a view-dependent baseline. The proposed approach achieves a 90% overall success rate (9/10) against 30% (3/10) for the baseline, demonstrating substantially improved robustness to occlusions and partial observations in clutter.
Abstract（参考訳）: 乱雑で非構造的な環境におけるロバストな把握は、部分的な観察、信頼できない深さ推定、衝突のない実行可能なアプローチの必要性により、移動脚マニピュレータにとって依然として困難である。本稿では,言語誘導型把握のためのエンドツーエンドパイプラインを提案する。自然言語コマンドが与えられた場合、オープン語彙検出とアクセラブルなインスタンスセグメンテーションを用いてRGBをターゲットとし、RGB-Dからオブジェクト中心のポイントクラウドを抽出し、バックプロジェクションされた深さ補正と2段階のポイントクラウド補完によって閉塞下での幾何学的信頼性を向上させる。次に, 到達可能性, 到達可能性, 到達可能性, クリアランスを考慮した安全指向ヒューリスティックスを用いて, 6-DoFグルーピング候補を生成し, 実行可能なグルーピングを選択する。ビュー依存ベースラインに対するペアトライアルを用いて、2つの乱雑なテーブルトップシナリオにおいて、腕を持つ四足歩行ロボットの手法を評価する。提案手法は, ベースラインの30% (3/10) に対して90%の総合的な成功率 (9/10) を達成した。

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