論文の概要: Towards Confidence-guided Shape Completion for Robotic Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04300v1
• Date: Fri, 9 Sep 2022 13:48:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-12 12:35:28.604328
• Title: Towards Confidence-guided Shape Completion for Robotic Applications
• Title（参考訳）: ロボット応用のための自信誘導型形状完成に向けて
• Authors: Andrea Rosasco, Stefano Berti, Fabrizio Bottarel, Michele Colledanchise and Lorenzo Natale
• Abstract要約: 深層学習は、部分的な視覚データから完全な3Dオブジェクト表現を推測する効果的な方法として牽引され始めている。 本稿では,各再構成点に対する信頼度を示す暗黙の3次元表現に基づくオブジェクト形状完備化手法を提案する。 再構成された形状と地上の真実を比較し,ロボットの把握パイプラインに形状完了アルゴリズムを配置することにより,我々のアプローチを実験的に検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.940242990198
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many robotic tasks involving some form of 3D visual perception greatly benefit from a complete knowledge of the working environment. However, robots often have to tackle unstructured environments and their onboard visual sensors can only provide incomplete information due to limited workspaces, clutter or object self-occlusion. In recent years, deep learning architectures for shape completion have begun taking traction as effective means of inferring a complete 3D object representation from partial visual data. Nevertheless, most of the existing state-of-the-art approaches provide a fixed output resolution in the form of voxel grids, strictly related to the size of the neural network output stage. While this is enough for some tasks, e.g. obstacle avoidance in navigation, grasping and manipulation require finer resolutions and simply scaling up the neural network outputs is computationally expensive. In this paper, we address this limitation by proposing an object shape completion method based on an implicit 3D representation providing a confidence value for each reconstructed point. As a second contribution, we propose a gradient-based method for efficiently sampling such implicit function at an arbitrary resolution, tunable at inference time. We experimentally validate our approach by comparing reconstructed shapes with ground truths, and by deploying our shape completion algorithm in a robotic grasping pipeline. In both cases, we compare results with a state-of-the-art shape completion approach.
• Abstract（参考訳）: ある種の3D視覚知覚を含む多くのロボットタスクは、作業環境の完全な知識から大いに恩恵を受ける。 しかし、ロボットは、しばしば非構造環境に取り組む必要があり、搭載された視覚センサーは、限られたワークスペース、クラッタ、オブジェクトの自己隠蔽のために、不完全な情報しか提供できない。 近年, 形状完備化のためのディープラーニングアーキテクチャが, 部分的視覚データから完全な3次元オブジェクト表現を推定する効果的な方法として注目され始めている。 それでも、既存の最先端のアプローチのほとんどは、ニューラルネットワークの出力ステージのサイズに厳密に関連して、ボクセルグリッドの形で一定の出力解像度を提供する。 これはナビゲーションにおける障害物回避、把握と操作といったタスクには十分だが、ニューラルネットワークのアウトプットのスケールアップは計算コストがかかる。 本稿では,再構成点ごとに信頼度を与える暗黙の3次元表現に基づく物体形状補完手法を提案することで,この制約に対処する。 第2の貢献として,このような暗黙関数を任意の解像度で効率的にサンプリングする勾配に基づく手法を提案する。 本手法は,再構成された形状と地盤の真理を比較し,ロボット把持パイプラインに形状完了アルゴリズムを配置することで検証した。 どちらの場合も、結果を最先端の形状補完手法と比較する。

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