論文の概要: EV-Catcher: High-Speed Object Catching Using Low-latency Event-based Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07200v1
• Date: Fri, 14 Apr 2023 15:23:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-17 13:09:09.082858
• Title: EV-Catcher: High-Speed Object Catching Using Low-latency Event-based Neural Networks
• Title（参考訳）: EV-Catcher:低レイテンシイベントベースニューラルネットワークを用いた高速物体キャッチ
• Authors: Ziyun Wang, Fernando Cladera Ojeda, Anthony Bisulco, Daewon Lee, Camillo J. Taylor, Kostas Daniilidis, M. Ani Hsieh, Daniel D. Lee, and Volkan Isler
• Abstract要約: イベントカメラが優れており、高速移動物体の衝突位置を正確に推定するアプリケーションを実証する。 イベントデータを低レイテンシでエンコードするために,Binary Event History Image(BEHI)と呼ばれる軽量なイベント表現を導入する。 計算制約のある組込みプラットフォーム上でも最大13m/sの速さで, 異なる場所をターゲットとした球のキャッチにおいて, 81%の成功率を達成することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 107.62975594230687
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Event-based sensors have recently drawn increasing interest in robotic perception due to their lower latency, higher dynamic range, and lower bandwidth requirements compared to standard CMOS-based imagers. These properties make them ideal tools for real-time perception tasks in highly dynamic environments. In this work, we demonstrate an application where event cameras excel: accurately estimating the impact location of fast-moving objects. We introduce a lightweight event representation called Binary Event History Image (BEHI) to encode event data at low latency, as well as a learning-based approach that allows real-time inference of a confidence-enabled control signal to the robot. To validate our approach, we present an experimental catching system in which we catch fast-flying ping-pong balls. We show that the system is capable of achieving a success rate of 81% in catching balls targeted at different locations, with a velocity of up to 13 m/s even on compute-constrained embedded platforms such as the Nvidia Jetson NX.
• Abstract（参考訳）: イベントベースのセンサーは最近、標準のcmosベースのイメージ装置に比べてレイテンシが低く、ダイナミックレンジが高く、帯域幅が小さいため、ロボットの知覚への関心が高まっている。 これらの特性は、高ダイナミック環境におけるリアルタイム認識タスクに理想的なツールである。 本研究では,イベントカメラが優れ,高速移動物体の衝突位置を正確に推定するアプリケーションを実演する。 我々は、低レイテンシでイベントデータをエンコードするbinary event history image(behi)と呼ばれる軽量なイベント表現を導入するとともに、ロボットに信頼可能な制御信号のリアルタイム推論を可能にする学習ベースのアプローチを導入する。 提案手法を検証するために,高速飛行するピンポン球を捕獲する実験捕球システムを提案する。 Nvidia Jetson NXのような計算制約付き組込みプラットフォーム上でも最大13m/sの速度で、異なる場所をターゲットとしたボールをキャッチする際の81%の成功率を達成することができることを示す。

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