Broadcasting Support Relations Recursively from Local Dynamics for Object Retrieval in Clutters

要約

私たちの日常生活では、テーブルの上に散乱した文房具や本から、キッチンのシンクを埋め尽くしたボウルや皿まで、散らかったものはどこにでもあります。
雑然とした物体から目標物体を取り出すことは、他の人に迷惑をかけずに物体を安全に操作することが難しいため、ロボットにとって重要であると同時に難しいスキルです。そのためには、ロボットが操作シーケンスを計画し、最初に目標物体ステップでサポートされている他のいくつかの物体を遠ざける必要があります。
一歩ずつ。
しかし、オブジェクトの構成 (カテゴリ、形状、位置、姿勢など) の多様性とそれらの組み合わせが乱雑に存在するため、ロボットが、間にさまざまなオブジェクトが存在する遠く離れたオブジェクト間のサポート関係を正確に推測することは困難です。
この論文では、正確なローカルダイナミクスを再帰的にブロードキャストしてシーン全体のサポート関係グラフを構築する新しい方法を介して、複雑なクラッタ内のオブジェクトを取得することを研究します。これにより、サポート関係推論の複雑さが大幅に軽減され、精度が向上します。
シミュレーションと現実世界の両方での実験により、私たちの方法の効率と有効性が実証されています。

要約(オリジナル)

In our daily life, cluttered objects are everywhere, from scattered stationery and books cluttering the table to bowls and plates filling the kitchen sink. Retrieving a target object from clutters is an essential while challenging skill for robots, for the difficulty of safely manipulating an object without disturbing others, which requires the robot to plan a manipulation sequence and first move away a few other objects supported by the target object step by step. However, due to the diversity of object configurations (e.g., categories, geometries, locations and poses) and their combinations in clutters, it is difficult for a robot to accurately infer the support relations between objects faraway with various objects in between. In this paper, we study retrieving objects in complicated clutters via a novel method of recursively broadcasting the accurate local dynamics to build a support relation graph of the whole scene, which largely reduces the complexity of the support relation inference and improves the accuracy. Experiments in both simulation and the real world demonstrate the efficiency and effectiveness of our method.

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