GoalGrasp: 부분적으로 가려진 시나리오에서 그립 훈련 없이 목표 잡기

우리는 GoalGrasp를 소개합니다. 이는 그립 포즈 주석 및 그립 훈련에 의존하지 않는 간단하면서도 효과적인 6-자유도 로봇 그립 포즈 감지 방법입니다. 우리의 접근 방식은 부분적으로 가려진 장면에서 사용자 지정 객체 잡기를 가능하게 합니다. 3D 경계 상자와 간단한 인간 그립 프라이어를 결합함으로써, 우리의 방법은 로봇 그립 포즈 감지를 위한 새로운 패러다임을 제시합니다. 먼저, 우리는 3D 주석이 필요 없는 RCV라는 3D 객체 탐지기를 사용하여 새로운 장면에서 빠른 3D 탐지를 달성합니다. 3D 경계 상자와 인간 그립 프라이어를 활용하여, 우리의 방법은 밀집 그립 포즈 감지를 달성합니다. 실험 평가는 형태에 따라 7개 클래스로 분류된 18개의 일반 객체를 포함합니다. 그립 훈련 없이, 우리의 방법은 1000개의 장면에 대해 밀집 그립 포즈를 생성합니다. 우리는 우리의 방법의 그립 포즈를 기존 접근 방식과 비교하여 새로운 안정성 메트릭을 사용하여 비교하였으며, 현저히 높은 그립 포즈 안정성을 입증했습니다. 사용자 지정 로봇 그립 실험에서, 우리의 접근 방식은 94%의 그립 성공률을 달성했습니다. 더욱이, 부분적인 가려짐 아래에서의 사용자 지정 그립 실험에서 성공률은 92%에 달했습니다.