論文の概要: COVERED, CollabOratiVE Robot Environment Dataset for 3D Semantic segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12656v1
• Date: Fri, 24 Feb 2023 14:24:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-27 13:28:57.172077
• Title: COVERED, CollabOratiVE Robot Environment Dataset for 3D Semantic segmentation
• Title（参考訳）: 3次元セマンティックセグメンテーションのためのCoVERED, CollabOratiVEロボット環境データセット
• Authors: Charith Munasinghe, Fatemeh Mohammadi Amin, Davide Scaramuzza, Hans Wernher van de Venn
• Abstract要約: この研究は、このユースケース用に特別に設計された"CoVERED"という新しいデータセットを開発する。 本稿では,現在最先端(SOTA)アルゴリズムの性能をデータセット上で評価し,マルチLiDARシステムを用いた協調作業空間のリアルタイムセマンティックセマンティックセグメンテーションを実演する。 我々の知覚パイプラインは、8Hzのスループットを維持しながら、予測点精度が$>96%、$>92%の平均交叉率(mIOU)で20Hzのスループットを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.64058995273062
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Safe human-robot collaboration (HRC) has recently gained a lot of interest with the emerging Industry 5.0 paradigm. Conventional robots are being replaced with more intelligent and flexible collaborative robots (cobots). Safe and efficient collaboration between cobots and humans largely relies on the cobot's comprehensive semantic understanding of the dynamic surrounding of industrial environments. Despite the importance of semantic understanding for such applications, 3D semantic segmentation of collaborative robot workspaces lacks sufficient research and dedicated datasets. The performance limitation caused by insufficient datasets is called 'data hunger' problem. To overcome this current limitation, this work develops a new dataset specifically designed for this use case, named "COVERED", which includes point-wise annotated point clouds of a robotic cell. Lastly, we also provide a benchmark of current state-of-the-art (SOTA) algorithm performance on the dataset and demonstrate a real-time semantic segmentation of a collaborative robot workspace using a multi-LiDAR system. The promising results from using the trained Deep Networks on a real-time dynamically changing situation shows that we are on the right track. Our perception pipeline achieves 20Hz throughput with a prediction point accuracy of $>$96\% and $>$92\% mean intersection over union (mIOU) while maintaining an 8Hz throughput.
• Abstract（参考訳）: safe human-robot collaboration (hrc)は最近、新興業界5.0パラダイムに多くの関心を集めている。 従来のロボットはよりインテリジェントで柔軟な協調ロボット(cobots)に置き換えられている。 cobotと人間の安全かつ効率的なコラボレーションは、cobotの産業環境の動的環境に関する包括的意味理解に大きく依存している。 このようなアプリケーションにおける意味理解の重要性にもかかわらず、協調ロボットワークスペースの3次元意味セグメンテーションには十分な研究と専用のデータセットが欠けている。 不十分なデータセットに起因するパフォーマンス上の制限は、"data hunger"問題と呼ばれる。 この現在の制限を克服するために、この研究は、ロボットセルのポイントワイドの注釈付き点雲を含む"COVERED"と呼ばれるこのユースケース用に特別に設計された新しいデータセットを開発する。 最後に,現在最先端(SOTA)アルゴリズムの性能をデータセット上で評価し,マルチLiDARシステムを用いた協調作業空間のリアルタイムセマンティックセマンティックセグメンテーションを示す。 リアルタイムに動的に変化する状況でトレーニングされたDeep Networksを使用することによる有望な結果は、私たちが正しい軌道にいることを示している。 我々の知覚パイプラインは、8Hzのスループットを維持しながら、予測点精度を$>96\%、$>92\%の平均交叉率(mIOU)で20Hzのスループットを達成する。

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