Stable Object Reorientation using Contact Plane Registration

要約

さまざまな剛体の安定した向きを正確に予測するためのシステムを提示します。
条件付き生成モデルを使用して接触面を正確に分類することにより、回転空間でのマルチモダリティのモデリングの重要な問題を克服することを提案します。
私たちのシステムは、実世界の深度カメラによってキャプチャされた、ノイズが多く、部分的に観測された点群観測から動作することができます。
私たちの方法は、非常に正確な回転を必要とするシミュレートされた積み重ねタスクで現在の最先端のシステムを大幅に上回り、現実世界の再配向タスクでさまざまな目に見えないオブジェクト全体で強力な sim2real ゼロショット転送結果を示しています。
プロジェクトのウェブサイト: \url{https://richardrl.github.io/stable-reorientation/}

要約(オリジナル)

We present a system for accurately predicting stable orientations for diverse rigid objects. We propose to overcome the critical issue of modelling multimodality in the space of rotations by using a conditional generative model to accurately classify contact surfaces. Our system is capable of operating from noisy and partially-observed pointcloud observations captured by real world depth cameras. Our method substantially outperforms the current state-of-the-art systems on a simulated stacking task requiring highly accurate rotations, and demonstrates strong sim2real zero-shot transfer results across a variety of unseen objects on a real world reorientation task. Project website: \url{https://richardrl.github.io/stable-reorientation/}

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