論文の概要: Physics-Based Rigid Body Object Tracking and Friction Filtering From RGB-D Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15703v3
• Date: Thu, 30 May 2024 10:46:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 23:52:32.277375
• Title: Physics-Based Rigid Body Object Tracking and Friction Filtering From RGB-D Videos
• Title（参考訳）: RGB-Dビデオからの物理に基づく剛体物体追跡と摩擦フィルタ
• Authors: Rama Krishna Kandukuri, Michael Strecke, Joerg Stueckler,
• Abstract要約: 本稿では,RGB-D画像から剛体物体を3次元追跡し,物体の物理的特性を推定する手法を提案する。 実世界のデータセット上で、我々のアプローチを実証し、評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.012771454339353
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Physics-based understanding of object interactions from sensory observations is an essential capability in augmented reality and robotics. It enables to capture the properties of a scene for simulation and control. In this paper, we propose a novel approach for real-to-sim which tracks rigid objects in 3D from RGB-D images and infers physical properties of the objects. We use a differentiable physics simulation as state-transition model in an Extended Kalman Filter which can model contact and friction for arbitrary mesh-based shapes and in this way estimate physically plausible trajectories. We demonstrate that our approach can filter position, orientation, velocities, and concurrently can estimate the coefficient of friction of the objects. We analyze our approach on various sliding scenarios in synthetic image sequences of single objects and colliding objects. We also demonstrate and evaluate our approach on a real-world dataset. We make our novel benchmark datasets publicly available to foster future research in this novel problem setting and comparison with our method.
• Abstract（参考訳）: 感覚観察による物体の相互作用の物理に基づく理解は、拡張現実やロボット工学において必須の能力である。 シミュレーションと制御のためにシーンのプロパティをキャプチャすることができる。 本稿では,RGB-D画像から剛体物体を3次元で追跡し,物体の物理的特性を推定する,リアル・トゥ・シムのための新しい手法を提案する。 我々は,任意のメッシュ形状の接触と摩擦をモデル化できる拡張カルマンフィルタの状態遷移モデルとして,微分可能な物理シミュレーションを用いて,物理的に妥当な軌道を推定する。 提案手法は, 位置, 向き, 速度をフィルタし, 同時に物体の摩擦係数を推定できることを実証する。 我々は,単一物体と衝突物体の合成画像列における様々なスライディングシナリオに対するアプローチを分析する。 また、実世界のデータセットに対する我々のアプローチを実証し、評価する。 我々は,この新たな問題設定と手法との比較において,今後の研究を促進するために,新しいベンチマークデータセットを公開している。

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