論文の概要: MoreFusion: Multi-object Reasoning for 6D Pose Estimation from Volumetric Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.04336v1
• Date: Thu, 9 Apr 2020 02:29:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-15 03:22:26.458831
• Title: MoreFusion: Multi-object Reasoning for 6D Pose Estimation from Volumetric Fusion
• Title（参考訳）: MoreFusion: 体積核融合による6次元ポス推定のためのマルチオブジェクト推論
• Authors: Kentaro Wada, Edgar Sucar, Stephen James, Daniel Lenton, Andrew J. Davison
• Abstract要約: 本稿では,複数の既知の物体の接触と隠蔽の正確なポーズを,リアルタイムな多視点視から推定するシステムを提案する。 提案手法は,1枚のRGB-Dビューからの3Dオブジェクトのポーズ提案を行い,カメラが移動すると,複数のビューからのポーズ推定と非パラメトリック占有情報を蓄積する。 提案手法の精度とロバスト性を2つのオブジェクトデータセット(YCB-Video)で実験的に検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.034317851914725
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robots and other smart devices need efficient object-based scene representations from their on-board vision systems to reason about contact, physics and occlusion. Recognized precise object models will play an important role alongside non-parametric reconstructions of unrecognized structures. We present a system which can estimate the accurate poses of multiple known objects in contact and occlusion from real-time, embodied multi-view vision. Our approach makes 3D object pose proposals from single RGB-D views, accumulates pose estimates and non-parametric occupancy information from multiple views as the camera moves, and performs joint optimization to estimate consistent, non-intersecting poses for multiple objects in contact. We verify the accuracy and robustness of our approach experimentally on 2 object datasets: YCB-Video, and our own challenging Cluttered YCB-Video. We demonstrate a real-time robotics application where a robot arm precisely and orderly disassembles complicated piles of objects, using only on-board RGB-D vision.
• Abstract（参考訳）: ロボットや他のスマートデバイスは、接触、物理、閉塞を推論するために、車載の視覚システムから効率的なオブジェクトベースのシーン表現を必要とする。 認識された正確な対象モデルは、認識されていない構造の非パラメトリックな再構成と共に重要な役割を果たす。 本稿では,複数の既知の物体の接触と隠蔽の正確なポーズを,リアルタイムな多視点視から推定するシステムを提案する。 提案手法では,単一のrgb-dビューから3dオブジェクトポーズの提案を行い,カメラの動きに合わせて複数のビューからのポーズ推定と非パラメトリック占有情報を蓄積し,接触する複数のオブジェクトに対して一貫性のある非干渉ポーズを推定する共同最適化を行う。 提案手法の精度とロバスト性を2つのオブジェクトデータセット(YCB-Video)で実験的に検証する。 rgb-d視覚のみを使用して、ロボットアームが複雑な物体の山を正確かつ秩序的に分解する、リアルタイムロボットアプリケーションを示す。

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