論文の概要: Nothing But Geometric Constraints: A Model-Free Method for Articulated Object Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.00088v1
• Date: Mon, 30 Nov 2020 20:46:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-06 14:34:31.334594
• Title: Nothing But Geometric Constraints: A Model-Free Method for Articulated Object Pose Estimation
• Title（参考訳）: 幾何学的制約によらず--Articulated Object Pose Estimationのためのモデルフリー手法
• Authors: Qihao Liu, Weichao Qiu, Weiyao Wang, Gregory D. Hager, Alan L. Yuille
• Abstract要約: 本稿では,ロボットアームの関節構成を,モデルに先入観を持たずにRGBまたはRGB-D画像のシーケンスから推定する,教師なし視覚ベースシステムを提案する。 我々は,古典幾何学的定式化と深層学習を組み合わせることで,この課題を解決するために,極性多剛体制約を拡張した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.82169646672872
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose an unsupervised vision-based system to estimate the joint configurations of the robot arm from a sequence of RGB or RGB-D images without knowing the model a priori, and then adapt it to the task of category-independent articulated object pose estimation. We combine a classical geometric formulation with deep learning and extend the use of epipolar constraint to multi-rigid-body systems to solve this task. Given a video sequence, the optical flow is estimated to get the pixel-wise dense correspondences. After that, the 6D pose is computed by a modified PnP algorithm. The key idea is to leverage the geometric constraints and the constraint between multiple frames. Furthermore, we build a synthetic dataset with different kinds of robots and multi-joint articulated objects for the research of vision-based robot control and robotic vision. We demonstrate the effectiveness of our method on three benchmark datasets and show that our method achieves higher accuracy than the state-of-the-art supervised methods in estimating joint angles of robot arms and articulated objects.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では,ロボットアームの関節構成を,モデルに事前知識を持たずにRGBまたはRGB-D画像のシーケンスから推定し,カテゴリー非依存のオブジェクトポーズ推定のタスクに適応させる,教師なし視覚ベースシステムを提案する。 古典幾何学的定式化と深層学習を組み合わせることで,エピポーラ制約をマルチリジッド体系に拡張して解く。 ビデオシーケンスが与えられると、光学フローはピクセル単位で密度の高い対応を得ると推定される。 その後、6dポーズは修正pnpアルゴリズムによって計算される。 重要なアイデアは、幾何学的制約と複数のフレーム間の制約を活用することである。 さらに,視覚に基づくロボット制御とロボットビジョンの研究のために,様々な種類のロボットと多関節関節オブジェクトを用いた合成データセットを構築した。 本手法は,3つのベンチマークデータセットで有効であることを実証し,ロボットアームと関節物体の関節角度推定において,最先端の教師あり手法よりも精度が高いことを示す。

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