Jigsaw-based Benchmarking for Learning Robotic Manipulation

要約

ベンチマークは、基礎研究の進歩を促進するための科学的ベースラインの実験的証拠を提供します。これはロボット工学にも適用できます。
この論文では、ジグソー ゲームを使用したロボット学習の時空間推論スキルに対処する、ロボット操作の指標をベンチマークする方法を提案します。
特に、私たちのアプローチは、幅広いタスク仕様に従って高度にカスタマイズできる構造化プロトコルを設計することにより、単純なジグソー ピースのセットを活用します。
研究者は、提案されたプロトコルを選択的に採用して、機能、タスク、システムレベルの詳細において同等の規模で研究成果のベンチマークを行うことができます。
その目的は、他の工学分野で一般的に利用可能な、学習ベースのロボット操作のための潜在的なルックアップ テーブルを提供し、計算、経験、系統的な実験証拠を通じてロボット工学の導入を促進することです。

要約(オリジナル)

Benchmarking provides experimental evidence of the scientific baseline to enhance the progression of fundamental research, which is also applicable to robotics. In this paper, we propose a method to benchmark metrics of robotic manipulation, which addresses the spatial-temporal reasoning skills for robot learning with the jigsaw game. In particular, our approach exploits a simple set of jigsaw pieces by designing a structured protocol, which can be highly customizable according to a wide range of task specifications. Researchers can selectively adopt the proposed protocol to benchmark their research outputs, on a comparable scale in the functional, task, and system-level of details. The purpose is to provide a potential look-up table for learning-based robot manipulation, commonly available in other engineering disciplines, to facilitate the adoption of robotics through calculated, empirical, and systematic experimental evidence.

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