ARMBench : Un ensemble de données de benchmark centré sur les objets pour la manipulation robotique

Ce papier présente le Amazon Robotic Manipulation Benchmark (ARMBench), un grand ensemble de données centré sur les objets, conçu comme référence pour la manipulation robotique dans un contexte d’entrepôt. L’automatisation des opérations dans les entrepôts modernes exige que les manipulateurs robotiques puissent gérer une grande variété d’objets, des rangements non structurés et des inventaires en constante évolution. Ces conditions posent des défis importants en matière de perception de l’identité, des caractéristiques physiques et de l’état des objets pendant la manipulation. Les jeux de données existants pour la manipulation robotique se limitent généralement à un ensemble restreint d’objets ou utilisent des modèles 3D pour générer des scènes synthétiques, ce qui limite leur capacité à capturer la diversité des propriétés des objets, le désordre (clutter) et les interactions réelles. Nous présentons ici un grand ensemble de données collecté dans un entrepôt Amazon, à l’aide d’un manipulateur robotique effectuant des opérations de séparation d’objets dans des conteneurs aux contenus hétérogènes. ARMBench contient des images, des vidéos et des métadonnées correspondant à plus de 235 000 activités de prélèvement et de pose sur plus de 190 000 objets uniques. Les données ont été capturées à différentes étapes de la manipulation : avant le prélèvement, pendant le transfert et après le placement. Des tâches de benchmark ont été définies grâce à des annotations de haute qualité, et des évaluations de performances de base sont proposées pour trois défis de perception visuelle : 1) la segmentation d’objets dans des environnements en désordre, 2) l’identification d’objets, et 3) la détection de défauts. ARMBench est accessible à l’adresse http://armbench.com.