Chemistry3D: Robotic Interaction Benchmark for Chemistry Experiments

要約

シミュレーション エンジンの出現により、ロボットの学習と運用効率に革命が起こり、コスト効率が高く、迅速なパイプラインが提供されます。
しかし、化学シナリオに合わせて調整された汎用シミュレーション プラットフォームが不足しているため、ロボットによる操作や反応プロセスの可視化の進歩が妨げられています。
この空白に対処するために、広範な化学とロボットの知識を統合する革新的なツールキットである Chemistry3D を紹介します。
Chemistry3D を使用すると、ロボットが化学実験を実行できるだけでなく、反応中の温度、色、pH の変化をリアルタイムで視覚化することもできます。
NVIDIA Omniverse プラットフォーム上に構築された Chemistry3D は、ロボットの操作、視覚検査、液体の流れ制御のためのインターフェイスを提供し、液体や透明なエンティティなどの特殊なオブジェクトのシミュレーションを容易にします。
このツールキットを活用して、RL タスク、物体検出、ロボット操作シナリオを考案しました。
さらに、レンダリング エンジンと現実世界との差異を識別するために、Sim2Real を使用した透明オブジェクト検出実験を実施し、ツールキットの優れたシミュレーション パフォーマンスを検証しました。
ソース コードは https://github.com/huangyan28/Chemistry3D で入手でき、関連するチュートリアルは https://www.omni-chemistry.com で見つけることができます。

要約(オリジナル)

The advent of simulation engines has revolutionized learning and operational efficiency for robots, offering cost-effective and swift pipelines. However, the lack of a universal simulation platform tailored for chemical scenarios impedes progress in robotic manipulation and visualization of reaction processes. Addressing this void, we present Chemistry3D, an innovative toolkit that integrates extensive chemical and robotic knowledge. Chemistry3D not only enables robots to perform chemical experiments but also provides real-time visualization of temperature, color, and pH changes during reactions. Built on the NVIDIA Omniverse platform, Chemistry3D offers interfaces for robot operation, visual inspection, and liquid flow control, facilitating the simulation of special objects such as liquids and transparent entities. Leveraging this toolkit, we have devised RL tasks, object detection, and robot operation scenarios. Additionally, to discern disparities between the rendering engine and the real world, we conducted transparent object detection experiments using Sim2Real, validating the toolkit’s exceptional simulation performance. The source code is available at https://github.com/huangyan28/Chemistry3D, and a related tutorial can be found at https://www.omni-chemistry.com.

arxiv情報

著者 Shoujie Li,Yan Huang,Changqing Guo,Tong Wu,Jiawei Zhang,Linrui Zhang,Wenbo Ding
発行日 2024-06-12 12:51:20+00:00
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