論文の概要: Multi-View Keypoints for Reliable 6D Object Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16833v1
• Date: Wed, 29 Mar 2023 16:28:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-30 14:05:33.762691
• Title: Multi-View Keypoints for Reliable 6D Object Pose Estimation
• Title（参考訳）: 信頼度の高い6次元オブジェクトポース推定のためのマルチビューキーポイント
• Authors: Alan Li and Angela P. Schoellig
• Abstract要約: 熱マップとキーポイントの推定値を3次元空間上の確率密度マップに結合する新しい多視点手法を提案する。 本研究では, 様々な難易度, 反射率の異なる物体に対して, 約0.5mm, 2°の平均ポーズ推定誤差を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.436320203635143
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: 6D Object pose estimation is a fundamental component in robotics enabling efficient interaction with the environment. It is particularly challenging in bin-picking applications, where many objects are low-feature and reflective, and self-occlusion between objects of the same type is common. We propose a novel multi-view approach leveraging known camera transformations from an eye-in-hand setup to combine heatmap and keypoint estimates into a probability density map over 3D space. The result is a robust approach that is scalable in the number of views. It relies on a confidence score composed of keypoint probabilities and point-cloud alignment error, which allows reliable rejection of false positives. We demonstrate an average pose estimation error of approximately 0.5mm and 2 degrees across a variety of difficult low-feature and reflective objects in the ROBI dataset, while also surpassing the state-of-art correct detection rate, measured using the 10% object diameter threshold on ADD error.
• Abstract（参考訳）: 6Dオブジェクトのポーズ推定は、環境との効率的な相互作用を可能にするロボット工学の基本コンポーネントである。 多くのオブジェクトが低機能で反射的であり、同じタイプのオブジェクト間の自己閉塞が一般的であるビンピッキングアプリケーションでは特に困難である。 本稿では,3次元空間上の確率密度マップにヘアマップとキーポイントの推定値を組み合わせるために,手近な設定から既知のカメラ変換を利用する新しいマルチビュー手法を提案する。 その結果、ビューの数でスケーラブルな堅牢なアプローチが実現しました。 これはキーポイント確率とポイントクラウドアライメントエラーからなる信頼スコアに依存しており、偽陽性を確実に拒否することができる。 ROBIデータセットの様々な難易度・反射性物体に対して, 約0.5mm, 2°のポーズ推定誤差を平均して示すとともに, ADD誤差の10%の物体径閾値を用いて, 最先端の精度検出率を上回った。

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