Roboter-Manipulation in Echtzeit ohne Punktwolken-Segmentierung durch SE(3)-äquivalentes Lernen

Keskeiset käsitteet

RiEMann ist ein End-to-End-Rahmenwerk für SE(3)-äquivalente Roboter-Manipulation in Echtzeit, das direkt aus Punktwolken-Eingaben Zielobjektposen vorhersagt, ohne eine Objektsegmentierung durchzuführen.

Tiivistelmä

RiEMann ist ein neuartiges End-to-End-Rahmenwerk für SE(3)-äquivalente Roboter-Manipulation in Echtzeit. Im Gegensatz zu bisherigen Methoden, die auf Deskriptor-Feld-Abgleich angewiesen sind, sagt RiEMann direkt die Zielobjektposen für die Manipulation vorher, ohne eine Objektsegmentierung durchzuführen.
RiEMann lernt eine Manipulationsaufgabe von Grund auf mit nur 5 bis 10 Demonstrationen, generalisiert zu ungesehenen SE(3)-Transformationen und Instanzen von Zielobjekten, widersteht visuellen Störungen durch ablenkende Objekte und folgt der Positionsänderung des Zielobjekts in Echtzeit.
Der skalierbare Aktionsraum von RiEMann ermöglicht das Hinzufügen benutzerdefinierter äquivalenter Aktionen wie die Drehrichtung des Wasserhahns, was die Manipulation von Objekten mit Gelenken für RiEMann möglich macht.
In Simulations- und Realwelt-Experimenten mit 6-DOF-Roboter-Manipulation zeigt RiEMann bessere Leistung als Vergleichsmethoden bei Erfolgsquoten und SE(3)-geodätischen Abstandsfehlern auf vorhergesagten Posen (um 68,6% reduziert) und erreicht eine Inferenzgeschwindigkeit von 5,4 Bildern pro Sekunde.

Tilastot

Die Erfolgsquote von RiEMann ist im Durchschnitt 92,5% auf allen Testfällen, während die Vergleichsmethoden nur 70-80% erreichen.
Die SE(3)-geodätischen Abstände von RiEMann sind im Durchschnitt 0,1, während die Vergleichsmethoden 0,3-2,0 aufweisen.
RiEMann hat eine Inferenzgeschwindigkeit von 5,4 Bildern pro Sekunde, deutlich schneller als die Vergleichsmethoden.

Lainaukset

"RiEMann lernt eine Manipulationsaufgabe von Grund auf mit nur 5 bis 10 Demonstrationen, generalisiert zu ungesehenen SE(3)-Transformationen und Instanzen von Zielobjekten, widersteht visuellen Störungen durch ablenkende Objekte und folgt der Positionsänderung des Zielobjekts in Echtzeit."
"Der skalierbare Aktionsraum von RiEMann ermöglicht das Hinzufügen benutzerdefinierter äquivalenter Aktionen wie die Drehrichtung des Wasserhahns, was die Manipulation von Objekten mit Gelenken für RiEMann möglich macht."

Tärkeimmät oivallukset

RiEMann

by Chongkai Gao... klo arxiv.org 03-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.19460.pdf

Syvällisempiä Kysymyksiä

Wie könnte RiEMann für andere Aufgaben als Roboter-Manipulation erweitert werden, die von SE(3)-Äquivalenz profitieren könnten?

RiEMann könnte für verschiedene andere Aufgaben erweitert werden, die von SE(3)-Äquivalenz profitieren könnten, wie beispielsweise in der Computer Vision, medizinischen Bildgebung oder autonomen Fahrzeugen. In der Computer Vision könnte RiEMann zur Objekterkennung und -verfolgung eingesetzt werden, insbesondere bei der Analyse von 3D-Objekten in Bildern oder Videos. In der medizinischen Bildgebung könnte RiEMann bei der Segmentierung und Analyse von 3D-Bilddaten wie CT-Scans oder MRT-Bildern helfen. Im Bereich autonomer Fahrzeuge könnte RiEMann für die Erkennung und Klassifizierung von Objekten in der Umgebung und für die präzise Steuerung des Fahrzeugs verwendet werden.

Welche Herausforderungen müssen noch überwunden werden, um RiEMann in großen, realen Robotikanwendungen einzusetzen?

Um RiEMann in großen, realen Robotikanwendungen einzusetzen, müssen noch einige Herausforderungen überwunden werden. Dazu gehören die Skalierbarkeit des Modells für komplexe Szenarien mit einer Vielzahl von Objekten und Interaktionen, die Effizienz des Trainings und der Inferenz für Echtzeitanwendungen, die Robustheit gegenüber Umgebungsstörungen und die Anpassungsfähigkeit an neue Objekte oder Szenarien. Darüber hinaus müssen möglicherweise Datenschutz- und Sicherheitsaspekte berücksichtigt werden, insbesondere in sicherheitskritischen Anwendungen.

Wie könnte RiEMann mit Reinforcement Learning kombiniert werden, um die Leistung bei teilweise verdeckten Objekten oder symmetrischen Objekten zu verbessern?

RiEMann könnte mit Reinforcement Learning kombiniert werden, um die Leistung bei teilweise verdeckten Objekten oder symmetrischen Objekten zu verbessern, indem es eine adaptive und interaktive Lernstrategie ermöglicht. Durch die Integration von Reinforcement Learning kann RiEMann lernen, wie es auf unvorhergesehene Situationen reagieren soll, beispielsweise wenn ein Objekt teilweise verdeckt ist oder symmetrische Merkmale aufweist. Das Reinforcement Learning kann RiEMann dabei unterstützen, durch Interaktion mit der Umgebung neue Fähigkeiten zu erlernen und seine Entscheidungsfindung zu verbessern, um solche Herausforderungen zu bewältigen.