論文の概要: Which Reconstruction Model Should a Robot Use? Routing Image-to-3D Models for Cost-Aware Robotic Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.27797v1
• Date: Sun, 29 Mar 2026 18:23:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-31 23:18:45.120875
• Title: Which Reconstruction Model Should a Robot Use? Routing Image-to-3D Models for Cost-Aware Robotic Manipulation
• Title（参考訳）: ロボットはどの再構成モデルを使うべきか : コストを考慮したロボットマニピュレーションのための画像から3Dモデルをルーティングする
• Authors: Akash Anand, Aditya Agarwal, Leslie Pack Kaelbling,
• Abstract要約: 複数の再構築手法は、異なるコスト品質のトレードオフを提供する。 本稿では、再構成スコアを2つのコンポーネントに分割する新しいルーティングフレームワークSCOUTを提案する。 SCOUTは推論時に任意のコスト制約をサポートし、ロボット工学で一般的な多次元コスト制約を調節する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.047294299357352
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Robotic manipulation tasks require 3D mesh reconstructions of varying quality: dexterous manipulation demands fine-grained surface detail, while collision-free planning tolerates coarser representations. Multiple reconstruction methods offer different cost-quality tradeoffs, from Image-to-3D models - whose output quality depends heavily on the input viewpoint - to view-invariant methods such as structured light scanning. Querying all models is computationally prohibitive, motivating per-input model selection. We propose SCOUT, a novel routing framework that decouples reconstruction scores into two components: (1) the relative performance of viewpoint-dependent models, captured by a learned probability distribution, and (2) the overall image difficulty, captured by a scalar partition function estimate. As the learned network operates only over the viewpoint-dependent models, view-invariant pipelines can be added, removed, or reconfigured without retraining. SCOUT also supports arbitrary cost constraints at inference time, accommodating the multi-dimensional cost constraints common in robotics. We evaluate on the Google Scanned Objects, BigBIRD, and YCB datasets under multiple mesh quality metrics, demonstrating consistent improvements over routing baselines adapted from the LLM literature across various cost constraints. We further validate the framework through robotic grasping and dexterous manipulation experiments. We release the code and additional results on our website.
• Abstract（参考訳）: ロボット操作タスクは、様々な品質の3Dメッシュ再構築を必要とする: きめ細かい操作は、きめ細かな表面の詳細を要求するが、衝突のない計画では、粗い表現が許容される。 複数の再構成手法は、出力品質が入力視点に大きく依存するイメージ・ツー・3Dモデルから、構造化光走査のようなビュー不変の方法まで、様々なコスト品質のトレードオフを提供する。 すべてのモデルのクエリは計算的に禁止され、インプット毎のモデル選択を動機付けます。 SCOUTは,学習確率分布で得られた視点依存モデルの相対的な性能と,スカラー分割関数の推定値で得られた全体像の難しさの2つの要素に分解する新しいルーティングフレームワークである。 学習したネットワークは視点に依存したモデル上でのみ動作するため、ビュー不変のパイプラインを追加、削除、あるいは再トレーニングせずに再構成することができる。 SCOUTはまた、推論時に任意のコスト制約をサポートし、ロボット工学で一般的な多次元コスト制約を調節する。 Google Scanned Objects, BigBIRD, YCBデータセットを複数のメッシュ品質指標で評価し,LLMの文献からさまざまなコスト制約に適応したルーティングベースラインに対して一貫した改善を実証した。 さらに,ロボットのつかみ方と巧妙な操作実験により,この枠組みを検証した。 コードと追加の結果はウェブサイトで公開しています。

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