Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Flexible Framework for Virtual Omnidirectional Vision to Improve Operator Situation Awareness

論文の概要: A Flexible Framework for Virtual Omnidirectional Vision to Improve Operator Situation Awareness

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00362v1
Date: Wed, 1 Feb 2023 10:40:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-02 17:43:50.144812
Title: A Flexible Framework for Virtual Omnidirectional Vision to Improve Operator Situation Awareness
Title（参考訳）: 仮想全方位視のためのフレキシブルフレームワークによる操作者状況認識の改善
Authors: Martin Oehler and Oskar von Stryk
Abstract要約: 本稿では,ロボットのどこに設置した複数のカメラを融合させる新しい手法に基づいて,仮想プロジェクションのためのフレキシブルなフレームワークを提案する。カメラ画像と幾何学的3Dライダーデータを融合させることでシーン理解を改善するための補完的なアプローチを提案し,色付き点雲を得る。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.817412580574242
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: During teleoperation of a mobile robot, providing good operator situation awareness is a major concern as a single mistake can lead to mission failure. Camera streams are widely used for teleoperation but offer limited field-of-view. In this paper, we present a flexible framework for virtual projections to increase situation awareness based on a novel method to fuse multiple cameras mounted anywhere on the robot. Moreover, we propose a complementary approach to improve scene understanding by fusing camera images and geometric 3D Lidar data to obtain a colorized point cloud. The implementation on a compact omnidirectional camera reduces system complexity considerably and solves multiple use-cases on a much smaller footprint compared to traditional approaches such as actuated pan-tilt units. Finally, we demonstrate the generality of the approach by application to the multi-camera system of the Boston Dynamics Spot. The software implementation is available as open-source ROS packages on the project page https://tu-darmstadt-ros-pkg.github.io/omnidirectional_vision.
Abstract（参考訳）: 移動ロボットの遠隔操作においては,単一のミスがミッション失敗に繋がるおそれがあるため,オペレーターの状況把握が重要である。カメラストリームは遠隔操作に広く使われているが、視野は限られている。本稿では,ロボットのどこに設置した複数のカメラを融合させる新しい手法に基づいて,仮想投影のためのフレキシブルなフレームワークを提案する。さらに,カメラ画像と幾何学的3Dライダーデータを融合させることでシーン理解を改善するための補完的手法を提案する。コンパクト全方位カメラの実装はシステムの複雑さを大幅に低減し、アクティベートされたパンティルトユニットのような従来のアプローチと比較して、フットプリントの複数のユースケースを解決する。最後に,boston dynamics spotのマルチカメラシステムへの適用により,このアプローチの汎用性を示す。ソフトウェア実装はプロジェクトページ https://tu-darmstadt-ros-pkg.github.io/omnidirectional_vision でオープンソースROSパッケージとして公開されている。

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