arXiv · cs.RO· Dibyendu Ghosh·· 15 小时前精选AI 评分75
PhysVLMM: 机器人场景图中关节物体的交互条件物理信念地图
PhysVLMM: Interaction-Conditioned Physical Belief Maps for Articulated Objects in Robot Scene Maps
AI 导读
Dibyendu Ghosh 提出 PhysVLMM 方法，为机器人场景图中的每个关节部分维护物理信念，通过两种算法回答规划者的查询。在18个家庭的真实门和抽屉测试中，该方法识别关节类型的准确率达86%，预测拉力响应的误差比可微仿真低41%，速度快四个数量级（13ms vs 230s）。
推荐理由
物理信念地图让机器人预测物体运动响应，比可微仿真快四个数量级且误差更低。
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