Role of Uncertainty in Anticipatory Trajectory Prediction for a Ping-Pong Playing Robot

要約

ペースの速い環境におけるロボットのインタラクションは、特にタイムリーで正確な応答のために動的で非静止した物体の予測を必要とするタスクにおいて、大きな課題をもたらします。
このようなタスクの例としては、卓球が挙げられます。この場合、ロボットの物理的な制限により、ボールがテーブルを横切るまでにロボットがゴールに到達できない可能性があります。
卓球の試合のシーンには、プレーヤーの動きに関する豊富な視覚情報が含まれており、不確実性の程度はさまざまですが、将来のゲーム状態を予測することができます。
この目的のために、視覚モデルの不確実性を利用して卓球をするロボットに情報を提供し、ゲーム全体を通じてロボットの早期の動作を可能にする視覚モデリング、予測、および制御システムを提案します。
モデルの不確実性を組み込む利点、現在の標準モデルの不確実性推定量の限界、より検証可能なモデルの不確実性推定の必要性を示すために、シミュレーションにおけるデモンストレーションとメトリクスを示します。
私たちのコードは公開されています。

要約(オリジナル)

Robotic interaction in fast-paced environments presents a substantial challenge, particularly in tasks requiring the prediction of dynamic, non-stationary objects for timely and accurate responses. An example of such a task is ping-pong, where the physical limitations of a robot may prevent it from reaching its goal in the time it takes the ball to cross the table. The scene of a ping-pong match contains rich visual information of a player’s movement that can allow future game state prediction, with varying degrees of uncertainty. To this aim, we present a visual modeling, prediction, and control system to inform a ping-pong playing robot utilizing visual model uncertainty to allow earlier motion of the robot throughout the game. We present demonstrations and metrics in simulation to show the benefit of incorporating model uncertainty, the limitations of current standard model uncertainty estimators, and the need for more verifiable model uncertainty estimation. Our code is publicly available.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google