Robotic Grasping and Manipulation Competition at the 2024 IEEE/RAS International Conference on Robotics and Automation [Competitions]
Notice bibliographique
Résumé
The Ninth Robotic Grasping and Manipulation Competition (RGMC) took place in Yokohama, Japan, during the 2024 IEEE/RAS International Conference on Robotics and Automation (ICRA). The series of RGMC events started in 2016 at the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) with strong support from the conference’s organization committee, and since then they have been held each year at ICRA or IROS [1]. Across the editions, RGMC engaged the community in solving the open challenges associated with various robotic grasping and manipulation tasks for manufacturing, service robots, and logistics, and in advancing research and technology towards more realistic scenarios that can be encountered in daily activities at home or in warehouses. These tasks include assembling and disassembling boards, hand-in-hand grasping, picking and placing various objects, pouring liquids into a cup, bin picking, rearranging and setting formal tables, folding and unfolding cloths, and receiving objects handed over by a person. The goal of RGMC across these tasks is to assess the autonomous manipulation capabilities of a robotic arm when dealing with unknown or novel objects with varying physical properties and when handling scenarios with various degrees of uncertainty caused by a cluttered scene, random initial configurations, or human behaviors when interacting with the robot. For example, objects can vary in their shapes, appearances, transparency, deformability, and weight.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,023 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».