SCENEREPLICA: 再現可能なシーン構築による実世界ロボットマニピュレーションのベンチマーク
SCENEREPLICA: Benchmarking Real-World Robot Manipulation by Creating Replicable Scenes
YCB物体を用いて実世界でのピックアンドプレースを再現可能に評価するベンチマークを提案し、モデルベース/モデルフリーの6D把持アルゴリズムを比較評価した。
著者: Ninad Khargonkar, Sai Haneesh Allu, Yangxiao Lu, Jishnu Jaykumar P, Balakrishnan Prabhakaran, Yu Xiang
分類: cs.RO, cs.CV, cs.LG
原文アブストラクト
We present a new reproducible benchmark for evaluating robot manipulation in the real world, specifically focusing on pick-and-place. Our benchmark uses the YCB objects, a commonly used dataset in the robotics community, to ensure that our results are comparable to other studies. Additionally, the benchmark is designed to be easily reproducible in the real world, making it accessible to researchers and practitioners. We also provide our experimental results and analyzes for model-based and model-free 6D robotic grasping on the benchmark, where representative algorithms are evaluated for object perception, grasping planning, and motion planning. We believe that our benchmark will be a valuable tool for advancing the field of robot manipulation. By providing a standardized evaluation framework, researchers can more easily compare different techniques and algorithms, leading to faster progress in developing robot manipulation methods.
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