A Virtual Reality Framework for Human-Robot Collaboration in Cloth Folding

要約

布を折りたたむタスクにおけるデータ収集プロセスを自動化する仮想現実 (VR) フレームワークを紹介します。
このフレームワークはスケルトン表現を使用して、ユーザーがさまざまなクラスの衣服の折り畳み計画を定義できるようにし、同じクラスの目に見えないアイテムの折り畳みを複製できるようにします。
私たちは、衣類のたたみ作業を自動化するという観点からフレームワークを評価します。
3 つのクラスの衣類に対して定量分析が実行され、このフレームワークによりユーザーによる介入の必要性が軽減されることが実証されました。
また、衣料品の大規模なデータセットの分類タスクでスケルトン表現を RGB およびバイナリ画像と比較し、他のクラスの衣料品に対するフレームワークの使用を動機付けています。

要約(オリジナル)

We present a virtual reality (VR) framework to automate the data collection process in cloth folding tasks. The framework uses skeleton representations to help the user define the folding plans for different classes of garments, allowing for replicating the folding on unseen items of the same class. We evaluate the framework in the context of automating garment folding tasks. A quantitative analysis is performed on 3 classes of garments, demonstrating that the framework reduces the need for intervention by the user. We also compare skeleton representations with RGB and binary images in a classification task on a large dataset of clothing items, motivating the use of the framework for other classes of garments.

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