IMPACT: Intelligent Motion Planning with Acceptable Contact Trajectories via Vision-Language Models
Created by
Haebom
저자
Yiyang Ling, Karan Owalekar, Oluwatobiloba Adesanya, Erdem B{\i}y{\i}k, Daniel Seita
개요
본 논문은 Vision-Language Models (VLMs)을 활용하여 환경의 의미를 추론하고, 접촉 가능한 부분을 식별하는 새로운 모션 계획 프레임워크인 IMPACT를 제안합니다. IMPACT는 물체의 속성과 위치를 기반으로 접촉 안전성을 평가하여 방향성 푸쉬 안전성을 인코딩하는 비등방성 비용 맵을 생성하고, 이를 접촉 인식 A* 플래너와 결합하여 안정적인 접촉 기반 경로를 찾습니다. 시뮬레이션 및 실제 환경에서의 실험을 통해 기존 방법들을 능가하는 성능을 보였습니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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VLMs을 활용하여 접촉 환경에서의 모션 계획 가능성을 확장함.
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비등방성 비용 맵을 활용하여 방향성 있는 접촉 안전성을 고려함.
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시뮬레이션 및 실제 환경에서 높은 성공률을 보이며, 기존 방법 대비 우수한 성능을 입증함.
