SCENEREPLICA: Benchmarking Real-World Robot Manipulation by Creating Reproducible Scenes

要約

特にピックアンドプレイスに焦点を当てた、現実世界でのロボット操作を評価するための再現可能な新しいベンチマークを紹介します。
私たちのベンチマークでは、ロボット工学コミュニティで一般的に使用されているデータセットである YCB オブジェクトを使用して、結果が他の研究と比較できることを保証します。
さらに、このベンチマークは現実世界で簡単に再現できるように設計されており、研究者や実務者が利用できるようになります。
また、ベンチマークでのモデルベースおよびモデルフリーの 6D ロボット把握に関する実験結果と分析も提供します。ベンチマークでは、物体認識、把握計画、動作計画について代表的なアルゴリズムが評価されます。
私たちは、このベンチマークがロボット操作の分野を前進させるための貴重なツールになると信じています。
標準化された評価フレームワークを提供することで、研究者はさまざまな技術やアルゴリズムをより簡単に比較できるようになり、ロボット操作手法の開発がより迅速に進むようになります。

要約(オリジナル)

We present a new reproducible benchmark for evaluating robot manipulation in the real world, specifically focusing on pick-and-place. Our benchmark uses the YCB objects, a commonly used dataset in the robotics community, to ensure that our results are comparable to other studies. Additionally, the benchmark is designed to be easily reproducible in the real world, making it accessible to researchers and practitioners. We also provide our experimental results and analyzes for model-based and model-free 6D robotic grasping on the benchmark, where representative algorithms are evaluated for object perception, grasping planning, and motion planning. We believe that our benchmark will be a valuable tool for advancing the field of robot manipulation. By providing a standardized evaluation framework, researchers can more easily compare different techniques and algorithms, leading to faster progress in developing robot manipulation methods.

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