論文の概要: Robotic Desk Organization: A Multi-Primitive Approach to Manipulating Heterogeneous Objects via Environmental Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.02135v1
• Date: Mon, 04 May 2026 01:31:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:50.100828
• Title: Robotic Desk Organization: A Multi-Primitive Approach to Manipulating Heterogeneous Objects via Environmental Constraints
• Title（参考訳）: ロボットデスク組織:環境制約による異種物体の操作
• Authors: Yi Dong. Yangjun Liu, Jinjun Duan, Yang Li, Zhendong Dai,
• Abstract要約: タスク指向フレームワークは、机上の平面的剛性と変形可能なオブジェクトを整理するためのものである。 通常のデスクトップアイテムで既存のデータセットを拡張する知覚パイプラインが開発された。 プリミティブは、小さなオブジェクトのコンタクトベースのグルーピング、平面的剛体オブジェクトのエッジベースのプッシュグラスピング、平面的変形可能なオブジェクトのレバリングベースのグルーピングなどに使われる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2007839840134538
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Desktop organization remains challenging for service robots because of heterogeneous objects and diverse manipulation objectives, such as collection and stacking. In this article, a task-oriented framework is presented for organizing planar rigid and deformable objects on desks. A perception pipeline was developed that augments existing datasets with uncommon desktop items and makes geometry-based pose and keypoint estimation possible, along with the detection of environmental constraints, such as table edges. To handle diverse manipulation requirements, environment-assisted primitives are used, including contact-based grasping for small objects, edge-based push-grasping for planar rigid objects, and levering-based grasping for planar deformable objects. These primitives leverage environmental and interobject constraints to improve robustness. A task planner was designed to integrate these primitives into multiobject organization. Sufficient real-world experiments demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed framework. This research provides practical manipulation primitives for planar rigid and deformable objects, highlighting the role of environmental and interobject constraints in complex multiobject manipulation tasks. Code and video are available online.
• Abstract（参考訳）: デスクトップ組織は、異質なオブジェクトとコレクションやスタックングといった多様な操作目的のために、サービスロボットにとって依然として困難である。 本稿では,机上の平面剛性および変形可能なオブジェクトを整理するためのタスク指向フレームワークについて述べる。 認識パイプラインは、一般的なデスクトップアイテムで既存のデータセットを拡張し、幾何学ベースのポーズとキーポイント推定を可能にするとともに、テーブルエッジなどの環境制約を検出する。 多様な操作要件に対処するために、小型物体の接触型グリップ、平面剛体物体のエッジ型プッシュグラスピング、平面変形可能な物体の昇降型グリップなど、環境支援プリミティブが使用される。 これらのプリミティブは、堅牢性を改善するために環境制約とオブジェクト間制約を利用する。 タスクプランナーは、これらのプリミティブを多目的組織に統合するために設計された。 提案手法の有効性とロバスト性を示す実世界の実験が十分である。 本研究は, 平面剛体および変形可能な物体に対する実用的操作プリミティブを提供し, 複雑な多目的操作タスクにおける環境・物体間制約の役割を強調した。 コードとビデオはオンラインで入手できる。

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