GFreeDet: Exploiting Gaussian Splatting and Foundation Models for Model-free Unseen Object Detection in the BOP Challenge 2024

投稿日: 2025年4月22日 作成者: jarxiv

要約

GFREEDETは、モデルのない設定でガウスのスプラッティングとビジョンファンデーションモデルを活用する目に見えないオブジェクト検出アプローチを提示します。
事前に定義されたCADテンプレートに依存する既存のメソッドとは異なり、GFREEDETはGaussian Splattingを使用してリファレンスビデオから直接オブジェクトを再構築し、以前の3Dモデルなしで新しいオブジェクトの堅牢な検出を可能にします。
BOP-H3ベンチマークで評価されたGFREEDETは、CADベースの方法に匹敵するパフォーマンスを達成し、複合現実（MR）アプリケーションのモデルフリー検出の実行可能性を実証します。
特に、GFREEDETは、BOP Challenge 2024のモデルフリー2D検出トラックで、最高の全体的な方法と最高のFast Method Awardsを獲得しました。

要約(オリジナル)

We present GFreeDet, an unseen object detection approach that leverages Gaussian splatting and vision Foundation models under model-free setting. Unlike existing methods that rely on predefined CAD templates, GFreeDet reconstructs objects directly from reference videos using Gaussian splatting, enabling robust detection of novel objects without prior 3D models. Evaluated on the BOP-H3 benchmark, GFreeDet achieves comparable performance to CAD-based methods, demonstrating the viability of model-free detection for mixed reality (MR) applications. Notably, GFreeDet won the best overall method and the best fast method awards in the model-free 2D detection track at BOP Challenge 2024.

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著者 Xingyu Liu,Gu Wang,Chengxi Li,Yingyue Li,Chenyangguang Zhang,Ziqin Huang,Xiangyang Ji
発行日 2025-04-20 13:15:29+00:00
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CHARMS: A Cognitive Hierarchical Agent for Reasoning and Motion Stylization in Autonomous Driving

投稿日: 2025年4月22日 作成者: jarxiv

要約

自律運転シミュレーションにおける限られた行動知能と過度に簡素化された車両行動モデリングの課題に対処するために、このホワイトペーパーでは、推論とモーションスタイル（チャーム）の認知階層エージェントを提案します。
レベル-Kゲーム理論を活用すると、強化学習前脱出と監視付き微調整を使用して、人間のドライバーの意思決定をモデル化します。
これにより、結果のモデルは多様な行動を示すことができ、シミュレーションにおける周囲の車両の知性とリアリズムを改善します。
この能力に基づいて、ポアソン認知階層理論を利用して、ポアソンと二項サンプリングを通じてさまざまな運転スタイルの車両の分布を制御するシナリオ生成フレームワークをさらに開発します。
実験結果は、チャームがエゴ車両としてインテリジェントな意思決定を行うことができることと、周囲の車両として多様で現実的な運転シナリオを生成することができることを示しています。
チャームのコードは、https：//github.com/wutad-wjy/charmsでリリースされます。

要約(オリジナル)

To address the challenges of limited behavioral intelligence and overly simplified vehicle behavior modeling in autonomous driving simulations, this paper proposes the Cognitive Hierarchical Agent for Reasoning and Motion Stylization (CHARMS). Leveraging Level-k game theory, we model human driver decision-making using reinforcement learning pretraining and supervised fine-tuning. This enables the resulting models to exhibit diverse behaviors, improving the intelligence and realism of surrounding vehicles in simulation. Building upon this capability, we further develop a scenario generation framework that utilizes the Poisson cognitive hierarchy theory to control the distribution of vehicles with different driving styles through Poisson and binomial sampling. Experimental results demonstrate that CHARMS is capable of both making intelligent decisions as an ego vehicle and generating diverse, realistic driving scenarios as surrounding vehicles. The code for CHARMS will be released at https://github.com/WUTAD-Wjy/CHARMS.

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著者 Jingyi Wang,Duanfeng Chu,Zejian Deng,Liping Lu,Pan Zhou
発行日 2025-04-20 13:17:56+00:00
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Latent Representations for Visual Proprioception in Inexpensive Robots

投稿日: 2025年4月22日 作成者: jarxiv

要約

ロボット操作には、ロボットの関節位置に関する明示的または暗黙的な知識が必要です。
正確な固有受容は、高品質の産業ロボットでは標準ですが、構造化されていない環境で動作する安価なロボットでは利用できないことがよくあります。
この論文では、次のように尋ねます。高速でシングルパス回帰アーキテクチャは、最も単純な操作設定でも利用可能な単一の外部カメラ画像から視覚的固有受容を実行できますか？
利用可能な限られたデータに適応した微調整技術を使用して、CNN、VAES、VIT、および微調整されたファイディアマーカーの袋を含むいくつかの潜在表現を探索します。
安価な6-DOFロボットでの実験を通じて、達成可能な精度を評価します。

要約(オリジナル)

Robotic manipulation requires explicit or implicit knowledge of the robot’s joint positions. Precise proprioception is standard in high-quality industrial robots but is often unavailable in inexpensive robots operating in unstructured environments. In this paper, we ask: to what extent can a fast, single-pass regression architecture perform visual proprioception from a single external camera image, available even in the simplest manipulation settings? We explore several latent representations, including CNNs, VAEs, ViTs, and bags of uncalibrated fiducial markers, using fine-tuning techniques adapted to the limited data available. We evaluate the achievable accuracy through experiments on an inexpensive 6-DoF robot.

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著者 Sahara Sheikholeslami,Ladislau Bölöni
発行日 2025-04-20 14:24:54+00:00
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Deliberate Planning of 3D Bin Packing on Packing Configuration Trees

投稿日: 2025年4月22日 作成者: jarxiv

要約

オンライン3Dビンパッキング問題（3D-BPP）には、産業自動化に広範なアプリケーションがあります。
既存の方法は、通常、空間離散化の限られた解像度で問題を解決します。
新しい階層表現であるパッキング構成ツリー（PCT）の学習を通じて、オンライン3D-BPPの実用的な適用性を高めることを提案します。
PCTは、深い強化学習（DRL）に基づいた梱包ポリシー学習をサポートできる、ビンパッキングの状態とアクションスペースの本格的な説明です。
梱包アクションスペースのサイズは、葉のノードの数に比例しているため、DRLモデルは訓練が容易になり、継続的なソリューションスペースがあってもパフォーマンスが良くなります。
さらに、大規模な梱包やBPP設定のさまざまなバリエーションなど、産業的重要性の梱包問題を意図的に解決する際の樹木ベースのプランナーとしてのPCTの可能性を発見します。
大規模なアンサンブルメカニズムがローカルソリューションをグローバルに統合する一方で、大規模な梱包をより小さなサブツリーに分解するために再帰的な梱包方法が提案されています。
Lookahead、バッファリング、オフラインパッキングなどの追加の決定変数を備えたさまざまなBPPのバリエーションについては、すぐにボックスの問題解決を可能にする統一された計画フレームワークを提案します。
広範な評価は、我々の方法が既存のオンラインBPPベースラインよりも優れていることを示しており、さまざまな実用的な制約を組み込むのに多用途です。
計画プロセスは、大規模な問題と多様な問題のばらつきにわたって優れています。
産業用倉庫用の現実世界のパッキングロボットを開発し、制約された配置と輸送の安定性を考慮して、慎重な設計を説明しています。
当社の梱包ロボットは、ボックスあたり10秒で保護されていないパレットで確実に効率的に動作します。
パレットごとに平均19ボックスを達成し、比較的大規模なボックスで57.4％のスペース使用率があります。

要約(オリジナル)

Online 3D Bin Packing Problem (3D-BPP) has widespread applications in industrial automation. Existing methods usually solve the problem with limited resolution of spatial discretization, and/or cannot deal with complex practical constraints well. We propose to enhance the practical applicability of online 3D-BPP via learning on a novel hierarchical representation, packing configuration tree (PCT). PCT is a full-fledged description of the state and action space of bin packing which can support packing policy learning based on deep reinforcement learning (DRL). The size of the packing action space is proportional to the number of leaf nodes, making the DRL model easy to train and well-performing even with continuous solution space. We further discover the potential of PCT as tree-based planners in deliberately solving packing problems of industrial significance, including large-scale packing and different variations of BPP setting. A recursive packing method is proposed to decompose large-scale packing into smaller sub-trees while a spatial ensemble mechanism integrates local solutions into global. For different BPP variations with additional decision variables, such as lookahead, buffering, and offline packing, we propose a unified planning framework enabling out-of-the-box problem solving. Extensive evaluations demonstrate that our method outperforms existing online BPP baselines and is versatile in incorporating various practical constraints. The planning process excels across large-scale problems and diverse problem variations. We develop a real-world packing robot for industrial warehousing, with careful designs accounting for constrained placement and transportation stability. Our packing robot operates reliably and efficiently on unprotected pallets at 10 seconds per box. It achieves averagely 19 boxes per pallet with 57.4% space utilization for relatively large-size boxes.

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著者 Hang Zhao,Juzhan Xu,Kexiong Yu,Ruizhen Hu,Chenyang Zhu,Kai Xu
発行日 2025-04-20 15:29:49+00:00
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A Complete and Bounded-Suboptimal Algorithm for a Moving Target Traveling Salesman Problem with Obstacles in 3D

投稿日: 2025年4月22日 作成者: jarxiv

要約

障害物の移動ターゲットの巡回マンの問題（MT-TSP-O）は、指定された時間窓内に特定の移動ターゲットセットを傍受し、エージェントの開始位置に戻すエージェントに障害物のない軌跡を求めています。
各ターゲットは、時間ウィンドウ内で一定の速度で移動し、エージェントはターゲットの速度よりも小さくない速度制限を持っています。
MT-TSP-Oの最初の完全および境界線型アルゴリズムであるFMC*-TSPと、構成スペースが$ \ MathBB {r}^3 $であるエージェントの結果を提示します。
当社のアルゴリズムは、高レベルの検索と低レベルの検索を補強します。高レベルの検索では、タイムウィンドウ（GTSP-TW）の一般化された巡回セールスマンの問題を解決して、エージェントが訪問するためのターゲットと対応する時間ウィンドウのシーケンスを見つけます。
このようなシーケンスを考えると、低レベルの検索で関連するエージェントの軌跡が見つかります。
低レベルの計画問題を解決するために、FMC*と呼ばれる新しいアルゴリズムを開発します。これは、ターゲットの移動に特化した暗黙のグラフ検索と剪定技術を介して凸セット（GCS）のグラフで最も短いパスを見つけます。
最大40のターゲットを持つ280の問題インスタンスでFMC*-TSPをテストし、以前の作業に基づくベースラインよりも小さなランタイムの中央値が小さいことを示します。

要約(オリジナル)

The moving target traveling salesman problem with obstacles (MT-TSP-O) seeks an obstacle-free trajectory for an agent that intercepts a given set of moving targets, each within specified time windows, and returns to the agent’s starting position. Each target moves with a constant velocity within its time windows, and the agent has a speed limit no smaller than any target’s speed. We present FMC*-TSP, the first complete and bounded-suboptimal algorithm for the MT-TSP-O, and results for an agent whose configuration space is $\mathbb{R}^3$. Our algorithm interleaves a high-level search and a low-level search, where the high-level search solves a generalized traveling salesman problem with time windows (GTSP-TW) to find a sequence of targets and corresponding time windows for the agent to visit. Given such a sequence, the low-level search then finds an associated agent trajectory. To solve the low-level planning problem, we develop a new algorithm called FMC*, which finds a shortest path on a graph of convex sets (GCS) via implicit graph search and pruning techniques specialized for problems with moving targets. We test FMC*-TSP on 280 problem instances with up to 40 targets and demonstrate its smaller median runtime than a baseline based on prior work.

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著者 Anoop Bhat,Geordan Gutow,Bhaskar Vundurthy,Zhongqiang Ren,Sivakumar Rathinam,Howie Choset
発行日 2025-04-20 16:51:29+00:00
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An LLM-enabled Multi-Agent Autonomous Mechatronics Design Framework

投稿日: 2025年4月22日 作成者: jarxiv

要約

既存のLLM対応マルチエージェントフレームワークは、主にデジタルまたはシミュレートされた環境に限定され、狭く焦点を絞った知識ドメインに限定され、物理的具体化、学際的な統合、および制約対応の推論の設計を必要とする複雑なエンジニアリングタスクへの適用性を制約します。
この作業では、マルチエージェントの自律メカトロニクス設計フレームワークを提案し、機械設計、最適化、電子機器、ソフトウェアエンジニアリング全体に専門知識を統合して、最小限の人間の設計入力で機能的なプロトタイプを自律的に生成します。
主に言語主導のワークフローを通じて動作するフレームワークには、実世界の制約の下で堅牢なパフォーマンスを確保するために、構造化された人間のフィードバックが組み込まれています。
その機能を検証するために、このフレームワークは、従来の方法が労働集約的で生態学的に破壊的である自律的な水質モニタリングとサンプリングを含む現実世界の課題に適用されます。
提案されたシステムを活用して、完全に機能する自律容器は、最適化された推進力、費用対効果の高い電子機器、および高度な制御を備えて開発されました。
設計プロセスは、問題の抽象化を担当する高レベルの計画エージェントや、構造、電子機器、制御、およびソフトウェア開発のための専用エージェントを含む専門エージェントによって実施されました。
このアプローチは、LLMベースのマルチエージェントシステムの可能性を示しており、実際のエンジニアリングワークフローを自動化し、広範なドメインの専門知識への依存を減らします。

要約(オリジナル)

Existing LLM-enabled multi-agent frameworks are predominantly limited to digital or simulated environments and confined to narrowly focused knowledge domain, constraining their applicability to complex engineering tasks that require the design of physical embodiment, cross-disciplinary integration, and constraint-aware reasoning. This work proposes a multi-agent autonomous mechatronics design framework, integrating expertise across mechanical design, optimization, electronics, and software engineering to autonomously generate functional prototypes with minimal direct human design input. Operating primarily through a language-driven workflow, the framework incorporates structured human feedback to ensure robust performance under real-world constraints. To validate its capabilities, the framework is applied to a real-world challenge involving autonomous water-quality monitoring and sampling, where traditional methods are labor-intensive and ecologically disruptive. Leveraging the proposed system, a fully functional autonomous vessel was developed with optimized propulsion, cost-effective electronics, and advanced control. The design process was carried out by specialized agents, including a high-level planning agent responsible for problem abstraction and dedicated agents for structural, electronics, control, and software development. This approach demonstrates the potential of LLM-based multi-agent systems to automate real-world engineering workflows and reduce reliance on extensive domain expertise.

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著者 Zeyu Wang,Frank P. -W. Lo,Qian Chen,Yongqi Zhang,Chen Lin,Xu Chen,Zhenhua Yu,Alexander J. Thompson,Eric M. Yeatman,Benny P. L. Lo
発行日 2025-04-20 16:57:45+00:00
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Control Barrier Functions via Minkowski Operations for Safe Navigation among Polytopic Sets

投稿日: 2025年4月22日 作成者: jarxiv

要約

基礎となるシステムのダイナミクス、制御、およびジオメトリを尊重しながら、障害物を安全にナビゲートすることは、ロボット工学の重要な課題です。
制御バリア関数（CBFS）は、安全な順方向不変セットを計算するときにシステムのダイナミクスとジオメトリを考慮することにより、安全な制御ポリシーを生成します。
既存のCBFベースの方法は、明示的で微分可能な距離関数を持つ球体や楕円体などの保守的な形状近似に依存することがよくあります。
この論文では、ポリトピックロボットとポリトピック障害物の間の正確な署名距離関数（SDF）を直接考慮する最適化定義CBFを提案します。
Gilbert-Johnson-Keerthi（GJK）アルゴリズムに触発されて、（i）最小距離と（ii）Minkowski差操作の空間（MD空間）の空間の凸最適化問題としてのポリトピックセット間の浸透深度の両方を定式化します。
MDスペースの便利な幾何学的特性により、2つのポリトープ間の暗黙的なSDFの導関数を、微分可能な最適化を介して計算できます。
純粋な翻訳、安全でないセット内の初期化、多面回避を含む3つのシナリオで提案されたフレームワークを実証します。
これらの3つのシナリオは、非保守的な操作の生成、衝突の開始後の回復、およびそれぞれペアワイズCBF制約による複数の障害の考慮を強調しています。

要約(オリジナル)

Safely navigating around obstacles while respecting the dynamics, control, and geometry of the underlying system is a key challenge in robotics. Control Barrier Functions (CBFs) generate safe control policies by considering system dynamics and geometry when calculating safe forward-invariant sets. Existing CBF-based methods often rely on conservative shape approximations, like spheres or ellipsoids, which have explicit and differentiable distance functions. In this paper, we propose an optimization-defined CBF that directly considers the exact Signed Distance Function (SDF) between a polytopic robot and polytopic obstacles. Inspired by the Gilbert-Johnson-Keerthi (GJK) algorithm, we formulate both (i) minimum distance and (ii) penetration depth between polytopic sets as convex optimization problems in the space of Minkowski difference operations (the MD-space). Convenient geometric properties of the MD-space enable the derivatives of implicit SDF between two polytopes to be computed via differentiable optimization. We demonstrate the proposed framework in three scenarios including pure translation, initialization inside an unsafe set, and multi-obstacle avoidance. These three scenarios highlight the generation of a non-conservative maneuver, a recovery after starting in collision, and the consideration of multiple obstacles via pairwise CBF constraint, respectively.

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著者 Yi-Hsuan Chen,Shuo Liu,Wei Xiao,Calin Belta,Michael Otte
発行日 2025-04-20 17:21:22+00:00
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BiDexHand: Design and Evaluation of an Open-Source 16-DoF Biomimetic Dexterous Hand

投稿日: 2025年4月22日 作成者: jarxiv

要約

ロボットの手で人間レベルの器用さを達成することは、多様なアプリケーション全体で多用途の操作を可能にするための基本的な課題です。
この拡張抽象は、人間のような器用さとアクセス可能で効率的な機械設計を組み合わせたケーブル駆動の生体模倣ロボットハンドであるBidexhandを示しています。
ロボットの手は、自然な指の動きを複製する新しいファランジュデザインを介して、16の独立した作動の自由度と、5つの機械的に結合されたジョイントを備えています。
パフォーマンスの検証により、把握分類法の33の把握タイプすべて、カパンドジサム対立テストの11のポジションのうち9つ、2.14 \、nの測定された指先力、10 \、lb重量を持ち上げる能力で成功を示しました。
ビジョンベースのテレオ操作を含む複数の制御モードをサポートするオープンソースプラットフォームとして、Bidexhandは、より広範なロボット工学研究コミュニティの高度な操作機能へのアクセスを民主化することを目指しています。

要約(オリジナル)

Achieving human-level dexterity in robotic hands remains a fundamental challenge for enabling versatile manipulation across diverse applications. This extended abstract presents BiDexHand, a cable-driven biomimetic robotic hand that combines human-like dexterity with accessible and efficient mechanical design. The robotic hand features 16 independently actuated degrees of freedom and 5 mechanically coupled joints through novel phalange designs that replicate natural finger motion. Performance validation demonstrated success across all 33 grasp types in the GRASP Taxonomy, 9 of 11 positions in the Kapandji thumb opposition test, a measured fingertip force of 2.14\,N, and the capability to lift a 10\,lb weight. As an open-source platform supporting multiple control modes including vision-based teleoperation, BiDexHand aims to democratize access to advanced manipulation capabilities for the broader robotics research community.

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著者 Zhengyang Kris Weng
発行日 2025-04-20 18:56:20+00:00
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A Modularized Design Approach for GelSight Family of Vision-based Tactile Sensors

投稿日: 2025年4月22日 作成者: jarxiv

要約

視覚ベースの触覚センサーのGelsishファミリは、複数のロボット認識と操作タスクに効果的であることが証明されています。
これらのセンサーは、内部光学システムと埋め込まれたカメラに基づいて、ソフトセンサー表面の変形をキャプチャし、接触中のオブジェクトの高解像度のジオメトリを推測します。
ただし、さまざまなロボットハンドのセンサーをカスタマイズするには、光学システムを再設計するために退屈な試行錯誤プロセスが必要です。
このホワイトペーパーでは、Gelsishセンサー設計プロセスを体系的で客観的な設計上の設計問題として定式化し、物理的に正確な光シミュレーションで設計最適化を実行します。
この方法は、センサーの光学コンポーネントのモジュール化とパラメーター化、およびセンサーを評価するための4つの一般化可能な目的関数の設計に基づいています。
Optisense Studioと呼ばれるインタラクティブで使いやすいツールボックスを使用してメソッドを実装しています。
ツールボックスを使用すると、非センサーの専門家は、事前定義されたモジュールとステップに従って、前方と逆の両方でセンサー設計を迅速に最適化できます。
シミュレーションの初期設計を迅速に最適化し、実際のセンサーに転送することにより、4つの異なるGelsishセンサーでシステムを実証します。

要約(オリジナル)

GelSight family of vision-based tactile sensors has proven to be effective for multiple robot perception and manipulation tasks. These sensors are based on an internal optical system and an embedded camera to capture the deformation of the soft sensor surface, inferring the high-resolution geometry of the objects in contact. However, customizing the sensors for different robot hands requires a tedious trial-and-error process to re-design the optical system. In this paper, we formulate the GelSight sensor design process as a systematic and objective-driven design problem and perform the design optimization with a physically accurate optical simulation. The method is based on modularizing and parameterizing the sensor’s optical components and designing four generalizable objective functions to evaluate the sensor. We implement the method with an interactive and easy-to-use toolbox called OptiSense Studio. With the toolbox, non-sensor experts can quickly optimize their sensor design in both forward and inverse ways following our predefined modules and steps. We demonstrate our system with four different GelSight sensors by quickly optimizing their initial design in simulation and transferring it to the real sensors.

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著者 Arpit Agarwal,Mohammad Amin Mirzaee,Xiping Sun,Wenzhen Yuan
発行日 2025-04-20 21:07:41+00:00
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Safe Autonomous Environmental Contact for Soft Robots using Control Barrier Functions

投稿日: 2025年4月22日 作成者: jarxiv

要約

柔らかい材料で作られたロボットは、硬い対応物よりも本質的に低い環境力を適用するため、意図しない接触を伴う敏感な設定ではより適している可能性があります。
ただし、これらのロボットの適用力は、設計と制御システムの両方が閉ループでの制御システムの両方に起因するため、これらの力の境界を確保するには、安全のためにコントローラー合成も必要です。
この記事では、環境接触に関する安全仕様を正式に満たすソフトマニピュレーターの最初のフィードバックコントローラーを紹介します。
概念実証設定では、ロボットの環境はジオメトリを既知であり、既知の弾性弾性率で変形可能です。
私たちのアプローチは、環境の予測された変形を介して、ロボットの先端の安全な位置に適用された力をマッピングします。
次に、制約の制御バリア関数を備えた2次プログラムを使用して、名目フィードバック信号を監督し、この安全なセット内のロボットのチップを検証的に維持します。
マルチセグメントのソフト空気圧ロボットでのハードウェア実験は、提案されたフレームワークが環境接触力を正常に制約することを示しています。
このフレームワークは、ソフトロボットの制御と安全性に関する視点の根本的な変化を表し、ポーズと接触力に関する正式に検証可能なロジック仕様を定義および実装します。

要約(オリジナル)

Robots built from soft materials will inherently apply lower environmental forces than their rigid counterparts, and therefore may be more suitable in sensitive settings with unintended contact. However, these robots’ applied forces result from both their design and their control system in closed-loop, and therefore, ensuring bounds on these forces requires controller synthesis for safety as well. This article introduces the first feedback controller for a soft manipulator that formally meets a safety specification with respect to environmental contact. In our proof-of-concept setting, the robot’s environment has known geometry and is deformable with a known elastic modulus. Our approach maps a bound on applied forces to a safe set of positions of the robot’s tip via predicted deformations of the environment. Then, a quadratic program with Control Barrier Functions in its constraints is used to supervise a nominal feedback signal, verifiably maintaining the robot’s tip within this safe set. Hardware experiments on a multi-segment soft pneumatic robot demonstrate that the proposed framework successfully constrains its environmental contact forces. This framework represents a fundamental shift in perspective on control and safety for soft robots, defining and implementing a formally verifiable logic specification on their pose and contact forces.

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著者 Akua K. Dickson,Juan C. Pacheco Garcia,Meredith L. Anderson,Ran Jing,Sarah Alizadeh-Shabdiz,Audrey X. Wang,Charles DeLorey,Zach J. Patterson,Andrew P. Sabelhaus
発行日 2025-04-20 22:31:55+00:00
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