論文の概要: 3D Object Segmentation for Shelf Bin Picking by Humanoid with Deep Learning and Occupancy Voxel Grid Map

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.05406v2
• Date: Thu, 16 Jan 2020 08:54:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-11 06:59:33.230222
• Title: 3D Object Segmentation for Shelf Bin Picking by Humanoid with Deep Learning and Occupancy Voxel Grid Map
• Title（参考訳）: 深層学習とOccupupancy Voxel Grid Mapを用いたHumanoidによるシェルフビンピッキングのための3次元オブジェクト分割
• Authors: Kentaro Wada, Masaki Murooka, Kei Okada, Masayuki Inaba
• Abstract要約: 複数のカメラアングルとボクセルグリッドマップを用いて,対象物を3次元に分割する手法を開発した。 狭い棚箱内の対象物に対するピッキング・タスク実験により,本手法の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.312696750923926
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Picking objects in a narrow space such as shelf bins is an important task for humanoid to extract target object from environment. In those situations, however, there are many occlusions between the camera and objects, and this makes it difficult to segment the target object three dimensionally because of the lack of three dimentional sensor inputs. We address this problem with accumulating segmentation result with multiple camera angles, and generating voxel model of the target object. Our approach consists of two components: first is object probability prediction for input image with convolutional networks, and second is generating voxel grid map which is designed for object segmentation. We evaluated the method with the picking task experiment for target objects in narrow shelf bins. Our method generates dense 3D object segments even with occlusions, and the real robot successfuly picked target objects from the narrow space.
• Abstract（参考訳）: 棚箱のような狭い空間でオブジェクトを選択することは、ヒューマノイドが環境からターゲットオブジェクトを抽出するための重要なタスクである。 しかし、これらの状況では、カメラと物体の間には多くの閉塞があり、3つのディメンションセンサ入力がないため、対象オブジェクトを3次元に分割することは困難である。 複数のカメラアングルでセグメンテーション結果を蓄積し、ターゲットオブジェクトのvoxelモデルを生成することで、この問題に対処する。 提案手法は2つのコンポーネントから構成される: 1つは畳み込みネットワークによる入力画像のオブジェクト確率予測、2つ目はオブジェクトセグメンテーション用に設計されたボクセルグリッドマップを生成する。 狭い棚箱内の対象物に対するピッキングタスク実験により,本手法の評価を行った。 本手法は咬合時においても密集した3dオブジェクトセグメントを生成し,実際のロボットは狭い空間から対象オブジェクトを選択した。

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