LGMCTS：用于可执行语义物体重排的语言引导蒙特卡洛树搜索
机器人学
2024-10-08 v3
摘要
我们提出一种解决可执行语义物体重排问题的新方法。在该挑战中，机器人试图根据自然语言描述所规定的模式，制定一个对场景中物体进行重排的可执行计划。不同于 StructFormer 与 StructDiffusion 等现有方法分两步（先生成位姿，再利用任务规划器制定动作计划）处理该问题，我们的方法同时处理位姿生成与动作规划。我们利用语言引导蒙特卡洛树搜索（LGMCTS）实现这一整合。我们在两个仿真数据集上给出定量评估，并以真实机器人的定性测试作为补充。
引用
@article{arxiv.2309.15821,
title = {LGMCTS: Language-Guided Monte-Carlo Tree Search for Executable Semantic Object Rearrangement},
author = {Haonan Chang and Kai Gao and Kowndinya Boyalakuntla and Alex Lee and Baichuan Huang and Harish Udhaya Kumar and Jinjin Yu and Abdeslam Boularias},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.15821},
year = {2024}
}
备注
Our code and supplementary materials are accessible at https://github.com/changhaonan/LG-MCTS