Value of Assistance for Grasping

要約

多くの現実的な設定では、ロボットは正確な姿勢を知らずに物体を掴むという任務を負っています。
代わりに、ロボットは姿勢の確率的推定に基づいて、どのように掴むかを決定します。
私たちは、特定の観察がロボットの掴みを正常に完了する能力に与える期待される効果を評価するための、新しい支援価値 (VOA) 尺度を提供します。
したがって、VOA は、どの感知アクションが把握タスクに最も有益であるかの決定をサポートします。
私たちは、シミュレートされたロボット設定と現実世界のロボット設定の両方で、提案された対策を評価します。

要約(オリジナル)

In many realistic settings, a robot is tasked with grasping an object without knowing its exact pose. Instead, the robot relies on a probabilistic estimation of the pose to decide how to attempt the grasp. We offer a novel Value of Assistance (VOA) measure for assessing the expected effect a specific observation will have on the robot’s ability to successfully complete the grasp. Thus, VOA supports the decision of which sensing action would be most beneficial to the grasping task. We evaluate our suggested measures in both simulated and real-world robotic settings.

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