論文の概要: SCONE: Surface Coverage Optimization in Unknown Environments by Volumetric Integration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10449v1
• Date: Mon, 22 Aug 2022 17:04:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-23 14:17:16.193771
• Title: SCONE: Surface Coverage Optimization in Unknown Environments by Volumetric Integration
• Title（参考訳）: SCONE:ボリューム統合による未知環境の表面被覆最適化
• Authors: Antoine Gu\'edon, Pascal Monasse, Vincent Lepetit
• Abstract要約: 次回ベストビュー計算(NBV)は、ロボット工学における長年の問題である。 体積表現上でモンテカルロ積分により表面積を最大化できることが示される。 入力はLidarシステムのような深度センサーで収集された任意の大きさの点雲と、カメラのポーズでNBVを予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.95135709027516
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Next Best View computation (NBV) is a long-standing problem in robotics, and consists in identifying the next most informative sensor position(s) for reconstructing a 3D object or scene efficiently and accurately. Like most current methods, we consider NBV prediction from a depth sensor. Learning-based methods relying on a volumetric representation of the scene are suitable for path planning, but do not scale well with the size of the scene and have lower accuracy than methods using a surface-based representation. However, the latter constrain the camera to a small number of poses. To obtain the advantages of both representations, we show that we can maximize surface metrics by Monte Carlo integration over a volumetric representation. Our method scales to large scenes and handles free camera motion: It takes as input an arbitrarily large point cloud gathered by a depth sensor like Lidar systems as well as camera poses to predict NBV. We demonstrate our approach on a novel dataset made of large and complex 3D scenes.
• Abstract（参考訳）: 次回ベストビュー計算(NBV)は、ロボット工学における長年の課題であり、3Dオブジェクトやシーンを効率的に正確に再構築するための次の最も有益なセンサー位置を特定することである。 最近の方法と同様に、深度センサによるNBV予測も検討している。 シーンのボリューム表現に依存する学習ベースの手法はパスプランニングに適しているが、シーンのサイズに比較してスケールが良くなく、表面ベース表現を用いた方法よりも精度が低い。 しかし、後者はカメラを少数のポーズに制限している。 両表現の利点を得るため,体積表現上のモンテカルロ積分により表面積を最大化できることが示される。 この方法は、Lidarシステムのような深度センサーによって収集された任意の大きな点の雲と、NBVを予測するカメラのポーズの入力として、大きなシーンにスケールし、フリーカメラの動きを処理します。 大規模で複雑な3Dシーンからなる新しいデータセットに対するアプローチを実証する。

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