A Benchmarking Study on Vision-Based Grasp Synthesis Algorithms

要約

この論文では、それぞれが異なるアプローチを持つ視覚ベースの把握合成アルゴリズムのベンチマーク研究を紹介し、さまざまな実験条件下でのパフォーマンスの比較分析を提供します。
特に、2 つの機械学習ベースのアルゴリズムと 2 つの分析アルゴリズムを比較して、さまざまなシナリオにおける長所と短所を判断します。
さらに、さまざまな把握合成アルゴリズムを体系的に評価するために、最先端のベンチマーク手順とプロトコルから開発されたオープンソースのベンチマーク ツールを提供します。
私たちの調査結果は、評価されたアルゴリズムのパフォーマンスに関する洞察を提供し、さまざまなシナリオに最適なアルゴリズムを選択するのに役立ちます。

要約(オリジナル)

In this paper, we present a benchmarking study of vision-based grasp synthesis algorithms, each with distinct approaches, and provide a comparative analysis of their performance under different experimental conditions. In particular, we compare two machine-learning-based and two analytical algorithms to determine their strengths and weaknesses in different scenarios. In addition, we provide an open-source benchmarking tool developed from state-of-the-art benchmarking procedures and protocols to systematically evaluate different grasp synthesis algorithms. Our findings offer insights into the performance of the evaluated algorithms, which can aid in selecting the most appropriate algorithm for different scenarios.

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