StackGen: Generating Stable Structures from Silhouettes via Diffusion

要約

人間は、世界を観察して相互作用することにより、剛性オブジェクトの間の相互作用と安定性について自然に直観を得ます。
この直感は、環境でオブジェクトを定期的に構成し、シンプルで日常的なオブジェクトから複雑な構造を構築できる方法を管理します。
一方、ロボットエージェントは、伝統的に、各オブジェクトの詳細なジオメトリと環境ダイナミクスの分析モデルを含む世界の明示的なモデルを必要とします。
代わりに、ロボットは、環境内のオブジェクトの安定した相互作用について同様に推論できる直感的な物理学の認識から恩恵を受けるでしょう。
その目標に向けて、ターゲットシルエットに一致するビルディングブロックの多様な安定した構成を生成する拡散モデルであるStackgenを提案します。
メソッドの機能を実証するために、シミュレートされた環境でそれを評価し、ロボットアームを使用してモデルによって生成された構造を組み立てる実際の設定に展開します。

要約(オリジナル)

Humans naturally obtain intuition about the interactions between and the stability of rigid objects by observing and interacting with the world. It is this intuition that governs the way in which we regularly configure objects in our environment, allowing us to build complex structures from simple, everyday objects. Robotic agents, on the other hand, traditionally require an explicit model of the world that includes the detailed geometry of each object and an analytical model of the environment dynamics, which are difficult to scale and preclude generalization. Instead, robots would benefit from an awareness of intuitive physics that enables them to similarly reason over the stable interaction of objects in their environment. Towards that goal, we propose StackGen, a diffusion model that generates diverse stable configurations of building blocks matching a target silhouette. To demonstrate the capability of the method, we evaluate it in a simulated environment and deploy it in the real setting using a robotic arm to assemble structures generated by the model.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google