Learning to Trace and Untangle Semi-planar Knots (TUSK)

要約

このホワイト ペーパーでは、長いケーブルのもつれを解くことに関する以前の研究を拡張し、TUSK (Tracing to Untangle Semi-planar Knots) を提示します。TUSK (Tracing to Untangle Semi-planar Knots) は、オーバークロスとアンダークロッシングを解決して結び目の構造を認識し、単一の RGB からもつれをほどくためのポイントを把握する学習済みケーブル トレース アルゴリズムです。
画像。
この作業は、それぞれが最大 2 つのケーブル セグメントを含む交差で構成されるノットである半平面ノットに焦点を当てています。
長いケーブル (長さ 3 m) で実験を行い、6 つの異なるノット タイプで最大 15 の半平面交差を使用します。
トレーニング中に 6 つのノットのうち 3 つのノット (オーバーハンド、フィギュア 8、およびボウライン) からのクロッシングのクロップが見られますが、トレーニング中に完全なノットは見られません。
これは、2 ノット タイプしかもつれを解くことができない長いケーブルの以前の作業からの改善です。
実験では、複数の同一のケーブルを使用した設定で、TUSK が 7 つの新しいノット タイプで 81% の精度で 1 つのケーブルをトレースできることがわかりました。
単一ケーブルの画像では、TUSK は正しいノットを追跡して識別することができ、3 つの新しいノット タイプで 77% の成功を収めています。
TUSK を両手ロボット システムに組み込んだところ、トレーニング中に見えなかった新しい結び目を含むケーブル構成の 64% を 3 レベルの難易度でうまく解くことができました。
結び目のあるケーブルの 500 個の RGB-D 画像の注釈付きデータセットとグラウンド トゥルース トレースを含む補足資料は、https://sites.google.com/view/tusk-rss で見つけることができます。

要約(オリジナル)

This paper extends prior work on untangling long cables and presents TUSK (Tracing to Untangle Semi-planar Knots), a learned cable-tracing algorithm that resolves over-crossings and undercrossings to recognize the structure of knots and grasp points for untangling from a single RGB image. This work focuses on semi-planar knots, which are knots composed of crossings that each include at most 2 cable segments. We conduct experiments on long cables (3 m in length) with up to 15 semi-planar crossings across 6 different knot types. Crops of crossings from 3 knots (overhand, figure 8, and bowline) of the 6 are seen during training, but none of the full knots are seen during training. This is an improvement from prior work on long cables that can only untangle 2 knot types. Experiments find that in settings with multiple identical cables, TUSK can trace a single cable with 81% accuracy on 7 new knot types. In single-cable images, TUSK can trace and identify the correct knot with 77% success on 3 new knot types. We incorporate TUSK into a bimanual robot system and find that it successfully untangles 64% of cable configurations, including those with new knots unseen during training, across 3 levels of difficulty. Supplementary material, including an annotated dataset of 500 RGB-D images of a knotted cable along with ground-truth traces, can be found at https://sites.google.com/view/tusk-rss.

arxiv情報

著者 Vainavi Viswanath,Kaushik Shivakumar,Jainil Ajmera,Mallika Parulekar,Justin Kerr,Jeffrey Ichnowski,Richard Cheng,Thomas Kollar,Ken Goldberg
発行日 2023-03-15 22:55:21+00:00
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