論文の概要: Object-Driven Active Mapping for More Accurate Object Pose Estimation and Robotic Grasping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01788v2
• Date: Mon, 8 Mar 2021 14:56:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-24 01:43:03.595179
• Title: Object-Driven Active Mapping for More Accurate Object Pose Estimation and Robotic Grasping
• Title（参考訳）: より正確な物体ポーズ推定とロボット把持のためのオブジェクト駆動能動マッピング
• Authors: Yanmin Wu, Yunzhou Zhang, Delong Zhu, Xin Chen, Sonya Coleman, Wenkai Sun, Xinggang Hu, Zhiqiang Deng
• Abstract要約: このフレームワークは、オブジェクトSLAMシステム上に構築され、同時多目的ポーズ推定プロセスと統合される。 マッピングモジュールと探索戦略を組み合わせることにより、ロボットの把握と互換性のある正確なオブジェクトマップを生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.385583891213281
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents the first active object mapping framework for complex robotic grasping tasks. The framework is built on an object SLAM system integrated with a simultaneous multi-object pose estimation process. Aiming to reduce the observation uncertainty on target objects and increase their pose estimation accuracy, we also design an object-driven exploration strategy to guide the object mapping process. By combining the mapping module and the exploration strategy, an accurate object map that is compatible with robotic grasping can be generated. Quantitative evaluations also show that the proposed framework has a very high mapping accuracy. Manipulation experiments, including object grasping, object placement, and the augmented reality, significantly demonstrate the effectiveness and advantages of our proposed framework.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ロボットの複雑な把握作業のための,最初のアクティブオブジェクトマッピングフレームワークを提案する。 このフレームワークは、オブジェクトSLAMシステム上に構築され、同時多目的ポーズ推定プロセスと統合される。 対象物体の観測の不確実性を減らし,その姿勢推定精度を向上させることを目的として,物体マッピングプロセスを導くオブジェクト指向探索戦略も設計する。 マッピングモジュールと探索戦略とを組み合わせることで、ロボット把持と互換性のある正確なオブジェクトマップを生成することができる。 定量的評価の結果,提案フレームワークのマッピング精度は極めて高いことがわかった。 オブジェクトの把握,オブジェクトの配置,拡張現実といった操作実験は,提案フレームワークの有効性とメリットを顕著に示している。

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