DOFS: A Real-world 3D Deformable Object Dataset with Full Spatial Information for Dynamics Model Learning

要約

この研究では、DOFS を提案します。これは、新しい低コストのデータ収集プラットフォームを使用して、完全な空間情報 (つまり、上面、側面、底面の情報) を備えた 3D 変形可能オブジェクト (DO) (弾塑性オブジェクトなど) のパイロット データセットです。
透明な操作面。
このデータセットは、アクティブな操作アクション、マルチビュー RGB-D 画像、適切に位置合わせされた点群、3D 変形メッシュ、セマンティクスを備えた 3D 占有で構成されており、2 本の平行フィンガー グリッパーによるピンチ戦略を使用しています。
さらに、弾塑性オブジェクトのダイナミクスをモデル化するために、ダウンサンプリングされた 3D 占有率とアクションを入力としてニューラル ネットワークをトレーニングしました。
当社のデータセットとデータ収集システムのすべての CAD は、当社の Web サイトで間もなく公開される予定です。

要約(オリジナル)

This work proposes DOFS, a pilot dataset of 3D deformable objects (DOs) (e.g., elasto-plastic objects) with full spatial information (i.e., top, side, and bottom information) using a novel and low-cost data collection platform with a transparent operating plane. The dataset consists of active manipulation action, multi-view RGB-D images, well-registered point clouds, 3D deformed mesh, and 3D occupancy with semantics, using a pinching strategy with a two-parallel-finger gripper. In addition, we trained a neural network with the down-sampled 3D occupancy and action as input to model the dynamics of an elasto-plastic object. Our dataset and all CADs of the data collection system will be released soon on our website.

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