マニピュレーション2025/9/1arXiv:2509.06048

異なるサイズ・形状・柔らかさの靴を梱包するためのセマンティックキーポイントに基づくロボットマニピュレーションフレームワーク

Robotic Manipulation Framework Based on Semantic Keypoints for Packing Shoes of Different Sizes, Shapes, and Softness

靴のペアを任意の初期状態から梱包するため、セマンティックキーポイントによる知覚、再配向プランナ、梱包プランナを統合したロボットフレームワークを提案し、実機実験で有効性を検証した。

詳しい要約

1. どんなもの？

- 靴のペアを任意の初期状態からロボットで箱詰めするためのマニピュレーションフレームワーク - 対象はサイズ・形状・柔らかさが異なる不規則形状の変形可能物体である靴 - 構成要素は perception module、reorientation planner、packing planner - 靴の初期状態や標準的な配置姿勢の違いを考慮する点が特徴

2. 先行研究と比べてどこがすごい？

- 従来も靴詰めの研究はあるが、不規則形状に起因する初期状態の違いや標準的な packing placement pose を考慮していない - 本研究は任意の初期状態からのペア詰めを扱う点で先行研究と異なる - 靴の状態・形状・変形による大きな intraclass variation に対応するため semantic keypoints に基づく vision module を提案 - 単一の変形靴の状態別 reorientation に加え、box edge contact と重力を用いる高速 reorientation を提案

3. 技術・手法の肝は？

- semantic keypoints に基づく vision module が中核 - 幾何特徴と組み合わせてサイズ・状態・姿勢・manipulation points などの情報を推定 - 単一の変形可能な靴の状態ごとに primitive-based reorientation 手法を用意 - top state に対しては box edge contact と重力を利用した高速 reorientation 手法を提案 - perception と reorientation を基に、任意初期状態の靴ペア詰めの最適 packing strategy を与える task planner を構成

4. どうやって有効だと検証した？

- 実世界実験を実施 - reorientation 手法の robustness を検証 - 多種類の靴に対する packing strategy の effectiveness を検証 - 具体的な評価指標や比較対象は要旨からは不明

5. 議論はある？

- semantic keypoint representation 手法の可能性を強調 - 3D deformable objects の reorientation と multi-object manipulation に対する新しい視点を提示 - paired object packing への参考になる知見を提供 - 限界や失敗事例、定量的な議論は要旨からは不明

6. 次に読むべき論文は？

- 要旨で直接参照・比較されている個別論文は不明 - 関連手法として semantic keypoints に基づく object pose estimation - deformable object manipulation - robotic packing / bin packing - primitive-based manipulation planning - これら同分野の定番手法を次に読む候補として挙げる

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Yi Dong, Yangjun Liu, Jinjun Duan, Yang Li, Zhendong Dai

分類: cs.RO

原文アブストラクト

With the rapid development of the warehousing and logistics industries, the packing of goods has gradually attracted the attention of academia and industry. The packing of footwear products is a typical representative paired-item packing task involving irregular shapes and deformable objects. Although studies on shoe packing have been conducted, different initial states due to the irregular shapes of shoes and standard packing placement poses have not been considered. This study proposes a robotic manipulation framework, including a perception module, reorientation planners, and a packing planner, that can complete the packing of pairs of shoes in any initial state. First, to adapt to the large intraclass variations due to the state, shape, and deformation of the shoe, we propose a vision module based on semantic keypoints, which can also infer more information such as size, state, pose, and manipulation points by combining geometric features. Subsequently, we not only proposed primitive-based reorientation methods for different states of a single deformable shoe but also proposed a fast reorientation method for the top state using box edge contact and gravity, which further improved the efficiency of reorientation. Finally, based on the perception module and reorientation methods, we propose a task planner for shoe pair packing in any initial state to provide an optimal packing strategy. Real-world experiments were conducted to verify the robustness of the reorientation methods and the effectiveness of the packing strategy for various types of shoes. In this study, we highlight the potential of semantic keypoint representation methods, introduce new perspectives on the reorientation of 3D deformable objects and multi-object manipulation, and provide a reference for paired object packing.

arXivで原文を読む →arXiv概要ページ

異なるサイズ・形状・柔らかさの靴を梱包するためのセマンティックキーポイントに基づくロボットマニピュレーションフレームワーク

詳しい要約

1. どんなもの？

2. 先行研究と比べてどこがすごい？

3. 技術・手法の肝は？

4. どうやって有効だと検証した？

5. 議論はある？

6. 次に読むべき論文は？

原文アブストラクト

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