論文の概要: Affordance-Guided Enveloping Grasp Demonstration Toward Non-destructive Disassembly of Pinch-Infeasible Mating Parts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.21143v1
- Date: Sun, 22 Mar 2026 09:36:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-24 19:11:39.258594
- Title: Affordance-Guided Enveloping Grasp Demonstration Toward Non-destructive Disassembly of Pinch-Infeasible Mating Parts
- Title(参考訳): ピンチ不可能な交配部位の非破壊的分解に向けてのグラスプを包含する剛性ガイド
- Abstract要約: 本稿では,物理シミュレーションにより包み込み候補を事前に生成する空き誘導型遠隔操作法を提案する。
実ロボット実験は、ATベースの視覚拡張により、オペレーターが効果的に選択し、包括的把握戦略を教えることができることを示した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.52142516644929
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Robotic disassembly of complex mating components often renders pinch grasping infeasible, necessitating multi-fingered enveloping grasps. However, visual occlusions and geometric constraints complicate teaching appropriate grasp motions when relying solely on 2D camera feeds. To address this, we propose an affordance-guided teleoperation method that pre-generates enveloping grasp candidates via physics simulation. These Affordance Templates (ATs) are visualized with a color gradient reflecting grasp quality to augment operator perception. Simulations demonstrate the method's generality across various components. Real-robot experiments validate that AT-based visual augmentation enables operators to effectively select and teach enveloping grasp strategies for real-world disassembly, even under severe visual and geometric constraints.
- Abstract(参考訳): 複雑な交尾部品のロボット分解は、しばしばピンチのつかみが不可能で、多指の包み込みのつかみが必要とされる。
しかし、視覚的閉塞と幾何学的制約は、2Dカメラフィードのみに依存する場合に、適切な把握動作を教えることを複雑にしている。
そこで本研究では,物理シミュレーションにより,包み込み候補を事前に生成する空き誘導型遠隔操作手法を提案する。
これらのAffordance Templates(AT)は、演算子知覚を増強するために、グリップ品質を反映する色勾配で可視化される。
シミュレーションは、様々な構成要素にまたがる手法の一般化を実証する。
実ロボット実験は、ATベースの視覚拡張により、厳密な視覚的制約や幾何学的制約の下でも、オペレーターが現実世界の分解のための把握戦略を効果的に選択し、教えることができることを検証している。
関連論文リスト
- Iterative Grasp Pose Refinement: A Deep Reinforcement Learning Approach for 2D Vision [2.5899040911480182]
本研究は,ロボットグリップリファインメントのための強化学習に基づくフレームワークを提案する。
幾何に基づくアルゴリズムは、提案フレームワークによって反復的に洗練される初期把握候補を生成する。
Dex-Netデータセットから300のオブジェクトに対して実施された実験は、フレームワークの有効性を実証している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-18T10:44:58Z) - AdaDexGrasp: Adaptive Dexterous Grasping via 3D Visuo-Tactile Representation Fusion [60.79507611737292]
人間は視覚知覚と触覚フィードバックをシームレスに統合することで、安定的で適応的な把握を実現する。
既存のロボットグルーピングアプローチは、視覚入力と接触後の触覚誘導適応機構の欠如に依存している。
本稿では, 把握生成, 実現可能性予測, 適応的改善を統合した統合型ビジュオタクティル・フュージョン・グリーティング・フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-06T16:29:11Z) - Trans2Occ: Voxel Occupancy Estimation and Grasp for Transparent Objects from Simulation to Reality [125.76063573012853]
単一ビューRGB入力に基づく透明な物体認識と操作のためのフレームワークを提案する。
提案手法は,1つの画像から直接ボクセル空間の占有率を予測し,下流ロボットの把握を支援する幾何学的表現を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-01T06:59:13Z) - A Principled Approach for Creating High-fidelity Synthetic Demonstrations for Imitation Learning [1.5469452301122175]
3D Gaussian Splatting (3DGS)は、単一の専門家軌道と短いマルチビュースキャンから視覚的にリアルなデモ生成を可能にした。
既存の3DGSベースの合成パイプラインは通常、サンプリングベースのプランナーや軌道最適化を使って新しい動きを生成する。
本稿では,専門家の動作構造を明示的に保ちながら,多様なタスクのデモンストレーションを合成するフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-02T04:09:07Z) - Learning 3D Representations for Spatial Intelligence from Unposed Multi-View Images [81.94999489820974]
UniSplat (UniSplat) は、未提示のマルチビュー画像から3D表現を学習するためのフィードフォワードフレームワークである。
エンコーダにおける幾何誘導を強化するデュアルマスキング戦略を導入する。
第2に,外見のセマンティックな矛盾を解消する粗大なガウス的スプレイティング戦略を開発する。
第3に、予測された3次元点と意味マップを画像平面に相互に関連付ける、ポーズ条件の補正機構を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-12T10:36:18Z) - Physically Grounded 3D Generative Reconstruction under Hand Occlusion using Proprioception and Multi-Contact Touch [3.926587614210279]
そこで本研究では, メカニカル・アモーダル・オブジェクト再構成とポーズ推定のためのマルチモーダル・物理的手法を提案する。
我々は物理的相互作用信号を利用する: プロリオセプションは、ポーズされたハンドジオメトリと、対象表面が横たわらなければならないマルチコンタクトタッチ制約を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-10T08:32:51Z) - GaussFly: Contrastive Reinforcement Learning for Visuomotor Policies in 3D Gaussian Fields [10.10713417247828]
GaussFlyは、ポリシー最適化から表現学習を明示的に分離する新しいフレームワークである。
複雑なテクスチャを持つ、目に見えない現実世界環境へのロバストでゼロショットのポリシー転送を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-06T18:10:52Z) - Semantic-Contact Fields for Category-Level Generalizable Tactile Tool Manipulation [82.63833405368159]
ツール操作の一般化には、セマンティックプランニングと正確な物理的制御の両方が必要である。
本研究では,密接な接触推定を伴う視覚的意味論を融合した3次元表現であるセマンティック・コンタクト・フィールド(SCFields)を提案する。
スクレイピング、クレヨン描画、剥離の実験は、堅牢なカテゴリレベルの一般化を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-14T16:05:08Z) - ReMoSPLAT: Reactive Mobile Manipulation Control on a Gaussian Splat [3.983697124458495]
反応性制御は、移動マニピュレータのベースとアームの動きを優雅に調整することができる。
本稿では,モバイル操作のための2次プログラム定式化に基づくレスポンシブコントローラReMoSPLATを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-10T13:52:08Z) - Visual Odometry with Transformers [68.453547770334]
特徴抽出により単眼フレームのシーケンスを処理するビジュアル・オドメトリ・トランスフォーマ(VoT)を導入する。
従来の方法とは異なり、VoTは密度の高い幾何学を推定することなくカメラの動きを直接予測し、監視のためにカメラのポーズのみに依存する。
VoTは、より大きなデータセットで効果的にスケールし、より強力なトレーニング済みバックボーンの恩恵を受け、多様なカメラモーションとキャリブレーション設定を一般化し、従来のメソッドよりも3倍以上高速に動作しながらパフォーマンスを向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-02T17:00:14Z) - Reflections Unlock: Geometry-Aware Reflection Disentanglement in 3D Gaussian Splatting for Photorealistic Scenes Rendering [51.223347330075576]
Ref-Unlockは3Dガウススプラッティングをベースとした新しい幾何認識反射モデリングフレームワークである。
提案手法では、高次球面高調波を用いた二重分岐表現を用いて、高周波反射の詳細を捉える。
そこで本手法は,反射シーンのリアルなレンダリングのための効率的で一般化可能なソリューションを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-08T15:45:08Z) - GM-NeRF: Learning Generalizable Model-based Neural Radiance Fields from
Multi-view Images [79.39247661907397]
本稿では,自由視点画像の合成に有効なフレームワークであるGeneralizable Model-based Neural Radiance Fieldsを提案する。
具体的には、多視点2D画像からの出現コードを幾何学的プロキシに登録するための幾何学誘導型アテンション機構を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-24T03:32:02Z) - Semi-Supervised Disentanglement of Tactile Contact~Geometry from
Sliding-Induced Shear [12.004939546183355]
触覚は人間の器用さに根ざしている。
ロボットタッチ、特にソフトな光触覚センサーで模倣すると、動きに依存したせん断による歪みに悩まされる。
本研究では,接触情報のみを保存しながらせん断を除去する半教師付き手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-26T08:30:19Z) - Assembly Planning from Observations under Physical Constraints [65.83676649042623]
提案アルゴリズムは, 物理安定性制約, 凸最適化, モンテカルロ木探索の簡単な組み合わせを用いて, 集合を計画する。
それは効率的で、最も重要なことは、オブジェクト検出のエラーに対して堅牢であり、実際のロボットシステムでは避けられないポーズ推定である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-20T16:51:07Z) - Regularity Learning via Explicit Distribution Modeling for Skeletal
Video Anomaly Detection [43.004613173363566]
確率的視点からポーズ動作表現を提供するために,新しい動き埋め込み (ME) を提案する。
タスク固有の空間時間変換器(STT)を自己教師型ポーズシーケンス再構築のために配置する。
MoPRLは、いくつかの挑戦的なデータセットに対して平均4.7%のAUCの改善によって最先端のパフォーマンスを達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-07T11:52:25Z) - Weakly But Deeply Supervised Occlusion-Reasoned Parametric Layouts [87.370534321618]
複雑な道路シーンのRGBイメージをインプットとして単一の視点で捉えたエンドツーエンドのネットワークを提案し、パースペクティブ空間における閉塞性のあるレイアウトを創出する。
私たちのメソッドで必要とされる唯一の人間のアノテーションは、より安価で入手しにくいパラメトリック属性です。
私たちは、KITTIとNuScenesという2つの公開データセットのアプローチを検証し、人間の監督を大幅に低下させることで、最先端の結果を実現します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-14T09:32:29Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。