論文の概要: ShapeShift: Superquadric-based Object Pose Estimation for Robotic Grasping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04861v1
• Date: Mon, 10 Apr 2023 20:55:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-12 16:55:28.369633
• Title: ShapeShift: Superquadric-based Object Pose Estimation for Robotic Grasping
• Title（参考訳）: ShapeShift: ロボットグラフ作成のためのスーパークワッドリック型オブジェクトポース推定
• Authors: E. Zhixuan Zeng, Yuhao Chen, Alexander Wong
• Abstract要約: 現在の技術は参照3Dオブジェクトに大きく依存しており、その一般化性を制限し、新しいオブジェクトカテゴリに拡張するのにコストがかかる。 本稿では,オブジェクトに適合するプリミティブな形状に対してオブジェクトのポーズを予測する,オブジェクトのポーズ推定のためのスーパークワッドリックベースのフレームワークであるShapeShiftを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.38689479346276
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Object pose estimation is a critical task in robotics for precise object manipulation. However, current techniques heavily rely on a reference 3D object, limiting their generalizability and making it expensive to expand to new object categories. Direct pose predictions also provide limited information for robotic grasping without referencing the 3D model. Keypoint-based methods offer intrinsic descriptiveness without relying on an exact 3D model, but they may lack consistency and accuracy. To address these challenges, this paper proposes ShapeShift, a superquadric-based framework for object pose estimation that predicts the object's pose relative to a primitive shape which is fitted to the object. The proposed framework offers intrinsic descriptiveness and the ability to generalize to arbitrary geometric shapes beyond the training set.
• Abstract（参考訳）: オブジェクトポーズ推定は、ロボット工学において正確なオブジェクト操作のための重要なタスクである。 しかし、現在の技術は参照3Dオブジェクトに大きく依存しており、その一般化性を制限し、新しいオブジェクトカテゴリに拡張するのにコストがかかる。 直接ポーズ予測は、3Dモデルを参照することなく、ロボットの把握に限られた情報を提供する。 キーポイントベースの手法は、正確な3Dモデルに頼ることなく、本質的な記述性を提供するが、一貫性と正確性に欠ける。 これらの課題に対処するため,本論文では,オブジェクトに適合するプリミティブな形状に対してオブジェクトのポーズを予測する,オブジェクトのポーズ推定のためのスーパークワッドリックベースのフレームワークであるShapeShiftを提案する。 提案されたフレームワークは、内在的な記述性とトレーニングセットを超えて任意の幾何学的形状に一般化する能力を提供する。

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