Fourier Transporter: Hocheffiziente robotische Manipulation in 3D durch bi-äquivalente Methoden

Temel Kavramlar

FOURTRAN, ein Ansatz zur Modellierung von SE(3)-Bi-Äquivalenz unter Verwendung von 3D-Faltungen und einer Fourier-Darstellung von Rotationen, ermöglicht eine deutlich höhere Stichprobenwirksamkeit bei der Lösung von 3D-Pick-and-Place-Aufgaben im Vergleich zu bestehenden Methoden.

Özet

Der Artikel stellt FOURTRAN, eine neue Methode für robotische Pick-and-Place-Aufgaben, vor. FOURTRAN nutzt die symmetrischen Eigenschaften des Pick-and-Place-Problems, um eine deutlich höhere Stichprobenwirksamkeit zu erreichen als bestehende Methoden.

Der Kern der Arbeit ist die Modellierung der Bi-Äquivalenz in SE(3), d.h. die symmetrischen Eigenschaften sowohl für das Greifen als auch für das Platzieren. Dafür verwendet FOURTRAN eine Fourier-Darstellung von Rotationen, um die Aktionsverteilung über SO(3) zu parametrisieren. Diese wird in 3D-Faltungen eingebettet, um effiziente Berechnungen in SE(3) zu ermöglichen.

Die Experimente zeigen, dass FOURTRAN deutlich bessere Ergebnisse als bestehende Methoden erzielt, insbesondere bei Präzisionsaufgaben in 3D. Mit nur 5 Demonstrationen übertrifft FOURTRAN die Baselines, die mit 100 Demonstrationen trainiert wurden, teilweise um bis zu 200%.

İstatistikler

Die Agenten müssen die Objekte mit einer Genauigkeit von 0,5 cm und 7,5 Grad platzieren, um als erfolgreich zu gelten.
Die Erfolgsquote von FOURTRAN beträgt 100% bei der Block-Einfüge-Aufgabe und 78% bei der Bausatz-Montage-Aufgabe.

Alıntılar

"FOURTRAN signifikant besser als alle Baselines, die mit 10 Demonstrationen trainiert wurden, auf allen Aufgaben abschneidet."
"Für Aufgaben mit hoher Präzisionsanforderung, z.B. Stack-Cups, behält FOURTRAN eine hohe Erfolgsquote, während alle Baselines scheitern."
"FOURTRAN erreicht eine bessere Stichprobenwirksamkeit und übertrifft mit {1, 5} Demonstrationen die mit Hunderten von Demonstrationen trainierten Baselines."

Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi

Fourier Transporter

by Haojie Huang... : arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2401.12046.pdf

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