論文の概要: 6-DoF Pose Estimation of Household Objects for Robotic Manipulation: An Accessible Dataset and Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05701v1
• Date: Fri, 11 Mar 2022 01:19:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-14 13:50:21.109387
• Title: 6-DoF Pose Estimation of Household Objects for Robotic Manipulation: An Accessible Dataset and Benchmark
• Title（参考訳）: 6-DoFによるロボットマニピュレーションのための家庭用物体の推定:アクセシブルデータセットとベンチマーク
• Authors: Stephen Tyree, Jonathan Tremblay, Thang To, Jia Cheng, Terry Mosier, Jeffrey Smith, Stan Birchfield
• Abstract要約: 本稿では,ロボット操作研究を中心に,既知の物体の6-DoFポーズ推定のための新しいデータセットを提案する。 我々は、おもちゃの食料品の3Dスキャンされたテクスチャモデルと、難解で散らかったシーンにおけるオブジェクトのRGBD画像を提供する。 半自動RGBD-to-modelテクスチャ対応を用いて、画像は数ミリ以内の精度で実証された地上の真実のポーズで注釈付けされる。 また,ADD-Hと呼ばれる新しいポーズ評価尺度を提案し,対象形状の対称性に頑健なハンガリー代入アルゴリズムについて,その明示的な列挙を必要とせず提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.493403705281008
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a new dataset for 6-DoF pose estimation of known objects, with a focus on robotic manipulation research. We propose a set of toy grocery objects, whose physical instantiations are readily available for purchase and are appropriately sized for robotic grasping and manipulation. We provide 3D scanned textured models of these objects, suitable for generating synthetic training data, as well as RGBD images of the objects in challenging, cluttered scenes exhibiting partial occlusion, extreme lighting variations, multiple instances per image, and a large variety of poses. Using semi-automated RGBD-to-model texture correspondences, the images are annotated with ground truth poses that were verified empirically to be accurate to within a few millimeters. We also propose a new pose evaluation metric called {ADD-H} based upon the Hungarian assignment algorithm that is robust to symmetries in object geometry without requiring their explicit enumeration. We share pre-trained pose estimators for all the toy grocery objects, along with their baseline performance on both validation and test sets. We offer this dataset to the community to help connect the efforts of computer vision researchers with the needs of roboticists.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ロボット操作研究を中心に,既知の物体の6-DoFポーズ推定のための新しいデータセットを提案する。 そこで我々は,ロボットの握りと操作に適したサイズで,物理的インスタンス化が容易に購入できる玩具食料品のセットを提案する。 これらの物体の3dスキャンされたテクスチャモデルを提供し,合成トレーニングデータを生成するのに好適であり,また,部分的閉塞,極端な照明変動,画像当たりの複数のインスタンス,多種多様なポーズを呈する煩雑なシーンにおいて,物体のrgbd画像を生成する。 半自動RGBD-to-modelテクスチャ対応を用いて、画像は数ミリ以内の精度で実証された地上の真実のポーズで注釈付けされる。 また, 明示的な列挙を必要とせず, 物体幾何の対称性に頑健なハンガリー割当てアルゴリズムに基づいて, 新たなポーズ評価指標 {add-h} を提案する。 私たちは、すべてのtoy groceryオブジェクトの事前トレーニング済みポーズ推定子と、検証とテストセットのベースラインパフォーマンスを共有しています。 私たちはこのデータセットをコミュニティに提供し、コンピュータビジョン研究者の努力とロボット工学者のニーズを結びつける手助けをします。

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