論文の概要: Single-view robot pose and joint angle estimation via render & compare

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.09359v1
• Date: Mon, 19 Apr 2021 14:48:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-20 13:34:36.895062
• Title: Single-view robot pose and joint angle estimation via render & compare
• Title（参考訳）: レンダリングと比較による単視点ロボットポーズと関節角度推定
• Authors: Yann Labb\'e, Justin Carpentier, Mathieu Aubry, Josef Sivic
• Abstract要約: 本稿では,1枚のRGB画像から関節角度と6Dカメラとロボットのポーズを推定する手法であるRoboPoseを紹介する。 これは、モバイルおよび反復型自律システムに他のロボットと対話する能力を与える上で、重要な問題である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.05546237998603
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce RoboPose, a method to estimate the joint angles and the 6D camera-to-robot pose of a known articulated robot from a single RGB image. This is an important problem to grant mobile and itinerant autonomous systems the ability to interact with other robots using only visual information in non-instrumented environments, especially in the context of collaborative robotics. It is also challenging because robots have many degrees of freedom and an infinite space of possible configurations that often result in self-occlusions and depth ambiguities when imaged by a single camera. The contributions of this work are three-fold. First, we introduce a new render & compare approach for estimating the 6D pose and joint angles of an articulated robot that can be trained from synthetic data, generalizes to new unseen robot configurations at test time, and can be applied to a variety of robots. Second, we experimentally demonstrate the importance of the robot parametrization for the iterative pose updates and design a parametrization strategy that is independent of the robot structure. Finally, we show experimental results on existing benchmark datasets for four different robots and demonstrate that our method significantly outperforms the state of the art. Code and pre-trained models are available on the project webpage https://www.di.ens.fr/willow/research/robopose/.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,1枚のRGB画像から関節角度と6Dカメラとロボットのポーズを推定する手法であるRoboPoseを紹介する。 これは、非装備環境、特に協調ロボット工学の文脈において、他のロボットと視覚情報のみを使用して対話する能力をモバイルおよび反復自律システムに与える上で重要な問題である。 ロボットには多くの自由度と可能な構成の無限の空間があり、単一のカメラで撮影するとしばしば自己完結と深さの曖昧さが生じるため、これは難しい。 この作品の貢献は3倍である。 まず,合成データから学習可能な関節ロボットの6次元ポーズと関節角度を推定し,テスト時に未知のロボット構成に一般化し,様々なロボットに適用できる新しいレンダリング・アンド・コントラスト手法を提案する。 第2に,反復的なポーズ更新におけるロボットパラメトリゼーションの重要性を実験的に実証し,ロボット構造に依存しないパラメトリゼーション戦略を設計する。 最後に、4つの異なるロボットの既存のベンチマークデータセットに対して実験結果を示し、本手法が技量を著しく上回ることを示す。 コードと事前トレーニングされたモデルは、プロジェクトwebページhttps://www.di.ens.fr/willow/research/robopose/で入手できる。

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