Fugu-MT 論文翻訳(概要): STOPNet: Multiview-based 6-DoF Suction Detection for Transparent Objects on Production Lines

論文の概要: STOPNet: Multiview-based 6-DoF Suction Detection for Transparent Objects on Production Lines

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05717v1
Date: Mon, 9 Oct 2023 13:39:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-12 04:37:24.748941
Title: STOPNet: Multiview-based 6-DoF Suction Detection for Transparent Objects on Production Lines
Title（参考訳）: STOPNet:生産ライン上の透明物体に対する多視点6-DoF吸引検出
Authors: Yuxuan Kuang, Qin Han, Danshi Li, Qiyu Dai, Lian Ding, Dong Sun, Hanlin Zhao, He Wang
Abstract要約: STOPNetは生産ライン上での6-DoFオブジェクトの吸引検出のためのフレームワークである。本稿では,マルチビューステレオに基づくRGB入力のみに依存して,生産ライン上のシーンを再構築する新しいフレームワークを提案する。本手法は,シミュレーションと実世界の両方において,新しい環境,新しいアレンジ,新しいオブジェクトに一般化する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.258345770382688
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this work, we present STOPNet, a framework for 6-DoF object suction detection on production lines, with a focus on but not limited to transparent objects, which is an important and challenging problem in robotic systems and modern industry. Current methods requiring depth input fail on transparent objects due to depth cameras' deficiency in sensing their geometry, while we proposed a novel framework to reconstruct the scene on the production line depending only on RGB input, based on multiview stereo. Compared to existing works, our method not only reconstructs the whole 3D scene in order to obtain high-quality 6-DoF suction poses in real time but also generalizes to novel environments, novel arrangements and novel objects, including challenging transparent objects, both in simulation and the real world. Extensive experiments in simulation and the real world show that our method significantly surpasses the baselines and has better generalizability, which caters to practical industrial needs.
Abstract（参考訳）: 本研究では,ロボットシステムや現代産業において重要な課題である透明物体に限らず,生産ライン上での6-DoFオブジェクト吸引検出のためのフレームワークSTOPNetを提案する。近年では,深度カメラの形状認識が不足しているため,透明物体に対して深度入力を必要とする手法が提案されているが,マルチビューステレオを用いて,rgb入力のみに応じてシーンを再現する新たな枠組みが提案されている。既存の作品と比較して, 高品質な6自由度吸入ポーズをリアルタイムで得るために3次元シーン全体を再構成するだけでなく, シミュレーションと実世界の両方において, 新たな環境や新しいアレンジメント, 挑戦的な透明物体を含む新しい物体に一般化する。シミュレーションと実世界における大規模な実験により,本手法は基礎をはるかに上回り,実用的産業ニーズに適合する優れた一般化性を有することが示された。

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