GraspClutter6D: A Large-scale Real-world Dataset for Robust Perception and Grasping in Cluttered Scenes

要約

乱雑な環境で堅牢な把握が継続して、ロボット工学のオープンな課題のままです。
ベンチマークデータセットは深い学習方法を大幅に進めていますが、主に軽い閉塞と多様性が不十分な単純なシーンに焦点を当てており、実際のシナリオへの適用性を制限しています。
graspcrutter6dは、密集したアレンジメント（14.1オブジェクト/シーン、62.6 \％閉塞）を備えた1,000の非常に散らばったシーンを特徴とする大規模な現実世界の把握データセットを紹介します（2）75の環境構成（ビン、シェルブ、テーブル）を使用してキャプチャされた75の環境構成の200オブジェクト全体の包括的なカバレッジ（2）
52K RGB-D画像用の736K 6Dオブジェクトポーズと9.3Bの実行可能なロボットグラップを含む。
最先端のセグメンテーション、オブジェクトのポーズ推定、把握検出方法をベンチマークして、散らかった環境での課題に関する重要な洞察を提供します。
さらに、Trainingリソースとしてのデータセットの有効性を検証し、Graspclutter6Dでトレーニングされたネットワークを把握することは、シミュレーションと現実世界の実験の両方で既存のデータセットでトレーニングされたものを大幅に上回ることを示しています。
データセット、ツールキット、および注釈ツールは、プロジェクトWebサイトhttps：//sites.google.com/view/graspclutter6dで公開されています。

要約(オリジナル)

Robust grasping in cluttered environments remains an open challenge in robotics. While benchmark datasets have significantly advanced deep learning methods, they mainly focus on simplistic scenes with light occlusion and insufficient diversity, limiting their applicability to practical scenarios. We present GraspClutter6D, a large-scale real-world grasping dataset featuring: (1) 1,000 highly cluttered scenes with dense arrangements (14.1 objects/scene, 62.6\% occlusion), (2) comprehensive coverage across 200 objects in 75 environment configurations (bins, shelves, and tables) captured using four RGB-D cameras from multiple viewpoints, and (3) rich annotations including 736K 6D object poses and 9.3B feasible robotic grasps for 52K RGB-D images. We benchmark state-of-the-art segmentation, object pose estimation, and grasping detection methods to provide key insights into challenges in cluttered environments. Additionally, we validate the dataset’s effectiveness as a training resource, demonstrating that grasping networks trained on GraspClutter6D significantly outperform those trained on existing datasets in both simulation and real-world experiments. The dataset, toolkit, and annotation tools are publicly available on our project website: https://sites.google.com/view/graspclutter6d.

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