論文の概要: Challenges for Monocular 6D Object Pose Estimation in Robotics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12172v1
- Date: Sat, 22 Jul 2023 21:36:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-25 17:28:17.900100
- Title: Challenges for Monocular 6D Object Pose Estimation in Robotics
- Title（参考訳）: ロボティクスにおけるモノクロ6次元物体ポーズ推定の課題
- Authors: Stefan Thalhammer, Dominik Bauer, Peter H\"onig, Jean-Baptiste Weibel,
Jos\'e Garc\'ia-Rodr\'iguez, Markus Vincze
- Abstract要約: ロボット工学とコンピュータビジョンの両方から、最近の出版物について統一された視点を提供する。
我々は,オクルージョン処理,新しいポーズ表現,カテゴリーレベルのポーズ推定の形式化と改善が依然として基本的な課題であることがわかった。
これらの問題に対処するためには、オントロジ的推論、変形可能性処理、シーンレベルの推論、現実的なデータセット、アルゴリズムの生態的フットプリントを改善する必要がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.748415939460866
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Object pose estimation is a core perception task that enables, for example,
object grasping and scene understanding. The widely available, inexpensive and
high-resolution RGB sensors and CNNs that allow for fast inference based on
this modality make monocular approaches especially well suited for robotics
applications. We observe that previous surveys on object pose estimation
establish the state of the art for varying modalities, single- and multi-view
settings, and datasets and metrics that consider a multitude of applications.
We argue, however, that those works' broad scope hinders the identification of
open challenges that are specific to monocular approaches and the derivation of
promising future challenges for their application in robotics. By providing a
unified view on recent publications from both robotics and computer vision, we
find that occlusion handling, novel pose representations, and formalizing and
improving category-level pose estimation are still fundamental challenges that
are highly relevant for robotics. Moreover, to further improve robotic
performance, large object sets, novel objects, refractive materials, and
uncertainty estimates are central, largely unsolved open challenges. In order
to address them, ontological reasoning, deformability handling, scene-level
reasoning, realistic datasets, and the ecological footprint of algorithms need
to be improved.
- Abstract（参考訳）: オブジェクトのポーズ推定は、例えばオブジェクトの把握とシーン理解を可能にする、中核的な認識タスクである。
広く利用可能で安価で高解像度のrgbセンサーとcnnは、このモダリティに基づいて高速な推論を可能にするため、ロボティクスに特に適した単眼的アプローチとなる。
オブジェクトのポーズ推定に関する以前の調査は、様々なモダリティ、シングルビュー、マルチビュー設定、および多種類のアプリケーションを考慮したデータセットとメトリクスについて、技術の現状を確立している。
しかし、これらの作品の広い範囲は、単眼的アプローチに特有なオープンチャレンジの特定を妨げ、ロボット工学における彼らの応用への将来的な課題の導出を妨げていると論じている。
ロボット工学とコンピュータビジョンの両方からの最近の出版物の統一的な見解を提供することで、オクルージョンハンドリング、新しいポーズ表現、カテゴリーレベルのポーズ推定の形式化と改善はロボット工学にとって非常に重要な根本的な課題であることがわかった。
さらに、ロボットの性能をさらに向上させるためには、大きなオブジェクトセット、新しいオブジェクト、屈折材料、不確実性推定が中心であり、ほとんど未解決の課題である。
それらに対処するためには、オントロジ推論、変形可能性ハンドリング、シーンレベルの推論、現実的なデータセット、アルゴリズムの生態的足跡を改善する必要がある。
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