論文の概要: Pose Estimation of Specular and Symmetrical Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00372v1
• Date: Sat, 31 Oct 2020 22:08:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-01 05:14:07.622856
• Title: Pose Estimation of Specular and Symmetrical Objects
• Title（参考訳）: 特異物体と対称物体のポス推定
• Authors: Jiaming Hu, Hongyi Ling, Priyam Parashar, Aayush Naik and Henrik Christensen
• Abstract要約: ロボット産業では、眼鏡とテクスチャレスの金属部品がユビキタスである。 リッチテクスチャが欠如しているため, 単眼RGBカメラのみを用いた6次元ポーズ推定は困難である。 そこで本研究では,データ駆動型手法を用いて,対象物の6次元ポーズを推定する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.719973338079758
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the robotic industry, specular and textureless metallic components are ubiquitous. The 6D pose estimation of such objects with only a monocular RGB camera is difficult because of the absence of rich texture features. Furthermore, the appearance of specularity heavily depends on the camera viewpoint and environmental light conditions making traditional methods, like template matching, fail. In the last 30 years, pose estimation of the specular object has been a consistent challenge, and most related works require massive knowledge modeling effort for light setups, environment, or the object surface. On the other hand, recent works exhibit the feasibility of 6D pose estimation on a monocular camera with convolutional neural networks(CNNs) however they mostly use opaque objects for evaluation. This paper provides a data-driven solution to estimate the 6D pose of specular objects for grasping them, proposes a cost function for handling symmetry, and demonstrates experimental results showing the system's feasibility.
• Abstract（参考訳）: ロボット産業では、眼鏡とテクスチャレスの金属部品がユビキタスである。 単眼のrgbカメラのみを有する物体の6次元ポーズ推定は,テクスチャの豊富な特徴がないため困難である。 さらに、スペキュラリティの出現は、カメラの視点と、テンプレートマッチングのような従来の手法が失敗する環境光条件に大きく依存する。 過去30年間、鏡面物体のポーズ推定は一貫した課題であり、最も関連する研究は、光のセットアップ、環境、あるいは物体表面に対する膨大な知識モデリングの努力を必要とする。 一方、近年の研究では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を持つ単眼カメラで6次元ポーズ推定が可能であるが、そのほとんどは不透明物体を用いて評価されている。 本稿では,鏡面物体の6次元姿勢を推定するデータ駆動解を提案し,対称性を扱うためのコスト関数を提案し,システムの実現可能性を示す実験結果を示す。

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