PreAfford는 두 단계 모듈로 구성된다. 사전 조작 모듈은 환경 특징(모서리, 경사면, 슬롯, 벽)을 활용하여 물체를 유리한 자세로 변환하고, 그래스핑 모듈은 사전 조작 모듈에 대한 보상을 제공하여 학습을 돕는다. 점 단위 어포던스 표현을 사용하여 기하학적 특징을 잘 포착하고 실제 환경에 쉽게 적용할 수 있다. 또한 필요한 경우 사전 조작 단계를 생략할 수 있는 메커니즘을 포함하여 호환성을 높였다.
ShapeNet-v2 데이터셋을 활용한 시뮬레이션 실험에서 PreAfford는 테스트 물체 범주에서 그래스핑 성공률을 69% 향상시켰다. 실제 환경 실험에서도 다양한 물체와 환경에 걸쳐 우수한 성능을 보였다.
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by Kairui Ding,... ที่ arxiv.org 04-05-2024
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