USEEK：用于可泛化操控的无监督 SE(3)-等变三维关键点
机器人学
2023-02-20 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
机器人能否仅借助在单个物体实例上的一次抓取姿态演示，来操控任意姿态下类别内未见过的物体？在本文中，我们试图通过使用 USEEK 这一无监督 SE(3)-等变关键点方法来应对这一引人入胜的挑战，该方法享有类别内实例间的对齐，以执行可泛化操控。USEEK 遵循师生结构，将无监督关键点发现与 SE(3)-等变关键点检测解耦。借助 USEEK，机器人可以以高效且可解释的方式推断类别级任务相关物体坐标系，从而能够对任意类别内物体从任意姿态到任意姿态进行操控。通过大量实验，我们证明 USEEK 生成的关键点具有丰富语义，从而成功地将功能知识从演示物体迁移到新物体上。与其他用于操控的物体表示相比，USEEK 在面对大类内形状差异时更具适应性，在有限演示下更鲁棒，且在推理时更高效。
引用
@article{arxiv.2209.13864,
title = {USEEK: Unsupervised SE(3)-Equivariant 3D Keypoints for Generalizable Manipulation},
author = {Zhengrong Xue and Zhecheng Yuan and Jiashun Wang and Xueqian Wang and Yang Gao and Huazhe Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.13864},
year = {2023}
}
备注
ICRA 2023. Project website: https://sites.google.com/view/useek/