ビマニュアル・アクティブ・パーセプションによる探索的かつ焦点を絞った操作に向けて：新たな問題、ベンチマーク、戦略

概要: 近年、アクティブビジョンは、操作において重要な概念として再び注目されている。これは、主カメラをロボットの頭部に搭載する場合、視覚の遮蔽がより頻繁に発生するためである。本稿では、視覚の遮蔽という課題を考察し、その本質を、タスク完了に有用な情報が欠如していることだと特定する。これに着想を得て、より根本的な問題として、探索的かつ焦点を定めた操作（Exploratory and Focused Manipulation, EFM）を提案する。提案する問題は、探索または焦点を必要とする困難な操作タスクを完了するために、能動的に情報を収集することに関するものである。この問題への初期的な取り組みとして、我々の定義に整合する4カテゴリのタスクからなるEFM-10ベンチマークを構築する（全10タスク）。さらに、片腕を能動的な視覚提供に用い、もう片腕を操作中の力センシング提供に用いる、バイマニュアル・アクティブ知覚（Bimanual Active Perception, BAP）戦略を考案する。この考えに基づき、EFM-10のタスクに対するデータセット「BAPData」を収集する。データセットを用いることで、模倣学習の枠組みにおいてBAP戦略の有効性を確かめることに成功した。我々は、EFM-10ベンチマークとBAP戦略が、この方向性に向けた今後の研究を促進する礎となることを期待している。プロジェクトWebサイト: EFManipulation.github.io。