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J-GLOBAL ID：202202245806362722   整理番号：22A0856154

変圧器ベースのスパース形状完成によるオブジェクト把持性能の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving Object Grasp Performance via Transformer-Based Sparse Shape Completion

著者 (5件)： Chen Wenkai (Technical Aspects of Multimodal Systems (TAMS), Department of Informatics, Universitaet Hamburg, Hamburg, Germany) ,  Liang Hongzhuo (Technical Aspects of Multimodal Systems (TAMS), Department of Informatics, Universitaet Hamburg, Hamburg, Germany) ,  Chen Zhaopeng (Agile Robots AG, Muenchen, Germany) ,  Sun Fuchun (Beijing National Research Center for Information Science and Technology (BNRist), State Key Lab on Intelligent Technology and Systems, Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Zhang Jianwei (Technical Aspects of Multimodal Systems (TAMS), Department of Informatics, Universitaet Hamburg, Hamburg, Germany)
資料名： Journal of Intelligent & Robotic Systems  (Journal of Intelligent & Robotic Systems)
巻： 104  号： 3  ページ： 45  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0752A  ISSN： 0921-0296  CODEN： JIRSES  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現在,スパース部分点雲に基づくロボット把持法は,様々な物体に対して優れた把持性能を達成した。しかし,それらは物体に関する幾何学的情報の欠如のため,しばしば誤った把持候補を生成する。本研究では,新しいロバストなスパース形状完成モデル(TransSC)を提案した。このモデルは,入力として分割された部分点クラウドを用いて,より多くのオブジェクトの詳細を利用するために,より多くのポイントワイズ特徴および多様体ベースの復号器を探索するために,変圧器ベースの符号器を有する。定量的実験は,提案した形状完了ネットワークの有効性を検証し,著者らのネットワークが既存の方法より優れていることを実証した。さらに,トランスSCは把持評価ネットワークに統合され,把持候補の集合を生成する。シミュレーション実験は,TransSCが既存の形状完了基準線と比較して把持生成結果を改善することを示した。さらに,著者らのロボット実験は,トランスSCにより,ロボットがサポート表面にランダムに配置された未知数の物体を把持するのに成功したことを示した。Copyright The Author(s) 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  多様体 ,  *変圧器 ,  ネットワーク ,  ロボット ,  復号器 ,  符号器 ,  モデル ,  基準線 ,  有効性 ,  ロバスト性

著者キーワード (4件)： ロボット把持 ,  ポイントクラウド ,  スパース形状完成 ,  オブジェクトセグメンテーション

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

タイトルに関連する用語 (3件)： 変圧器 ,  オブジェクト ,  把持