論文の概要: Model-Based Underwater 6D Pose Estimation from RGB

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06821v2
• Date: Fri, 15 Sep 2023 09:34:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-18 18:47:31.456060
• Title: Model-Based Underwater 6D Pose Estimation from RGB
• Title（参考訳）: RGBによるモデルベース水中6次元位置推定
• Authors: Davide Sapienza, Elena Govi, Sara Aldhaheri, Marko Bertogna, Eloy Roura, \`Eric Pairet, Micaela Verucchi, Paola Ard\'on
• Abstract要約: 本研究では,2次元物体検出を応用して,異なる水中シナリオにおける6次元ポーズ推定を確実に計算する手法を提案する。 すべてのオブジェクトとシーンは、オブジェクト検出とポーズ推定のためのアノテーションを含むオープンソースのデータセットで利用可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9160624126555885
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object pose estimation underwater allows an autonomous system to perform tracking and intervention tasks. Nonetheless, underwater target pose estimation is remarkably challenging due to, among many factors, limited visibility, light scattering, cluttered environments, and constantly varying water conditions. An approach is to employ sonar or laser sensing to acquire 3D data, however, the data is not clear and the sensors expensive. For this reason, the community has focused on extracting pose estimates from RGB input. In this work, we propose an approach that leverages 2D object detection to reliably compute 6D pose estimates in different underwater scenarios. We test our proposal with 4 objects with symmetrical shapes and poor texture spanning across 33,920 synthetic and 10 real scenes. All objects and scenes are made available in an open-source dataset that includes annotations for object detection and pose estimation. When benchmarking against similar end-to-end methodologies for 6D object pose estimation, our pipeline provides estimates that are 8% more accurate. We also demonstrate the real world usability of our pose estimation pipeline on an underwater robotic manipulator in a reaching task.
• Abstract（参考訳）: 水中でのオブジェクトのポーズ推定により、自律システムは追跡と介入のタスクを実行できる。 それにもかかわらず、水中のターゲットのポーズ推定は、可視性、光散乱、乱雑な環境、絶えず変化する水環境など、多くの要因の中で著しく困難である。 ソナーやレーザーセンシングを使って3dデータを取得するアプローチだが、データは明確ではなく、センサーは高価である。 そのため、コミュニティはRGB入力からポーズ推定を抽出することに重点を置いている。 本研究では,2次元物体検出を利用して水中の異なるシナリオにおける6次元ポーズ推定を確実に計算する手法を提案する。 提案手法は,33,920の合成シーンと10の実際のシーンにまたがる対称形状と質感の悪い4つのオブジェクトを用いて検証した。 すべてのオブジェクトとシーンは、オブジェクト検出とポーズ推定のためのアノテーションを含むオープンソースのデータセットで利用可能である。 6次元オブジェクトのポーズ推定に類似したエンドツーエンドの方法論をベンチマークすると、パイプラインはより8%精度の高い見積もりを提供する。 また,水中ロボットマニピュレータ上でのポーズ推定パイプラインの到達作業における実際のユーザビリティを実証した。

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