Fugu-MT 論文翻訳(概要): A multi-modal table tennis robot system

論文の概要: A multi-modal table tennis robot system

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19062v2
Date: Sat, 25 Nov 2023 15:29:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-30 13:27:05.421712
Title: A multi-modal table tennis robot system
Title（参考訳）: マルチモーダル卓球ロボットシステム
Authors: Andreas Ziegler, Thomas Gossard, Karl Vetter, Jonas Tebbe, Andreas Zell
Abstract要約: 本稿では,高精度な視覚検出と高速なロボット反応を備えたテーブルテニスロボットシステムを提案する。これまでの研究に基づいて、我々のシステムはKUKAロボットアームと6 DOF、フレームベースのカメラ4台とイベントベースのカメラ2台を搭載している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.590158763556186
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In recent years, robotic table tennis has become a popular research challenge for perception and robot control. Here, we present an improved table tennis robot system with high accuracy vision detection and fast robot reaction. Based on previous work, our system contains a KUKA robot arm with 6 DOF, with four frame-based cameras and two additional event-based cameras. We developed a novel calibration approach to calibrate this multimodal perception system. For table tennis, spin estimation is crucial. Therefore, we introduced a novel, and more accurate spin estimation approach. Finally, we show how combining the output of an event-based camera and a Spiking Neural Network (SNN) can be used for accurate ball detection.
Abstract（参考訳）: 近年では、ロボットによる卓球が認知とロボット制御のための研究課題となっている。本稿では,高精度な視覚検出と高速なロボット反応を備えたテーブルテニスロボットシステムを提案する。これまでの研究に基づいて、我々のシステムはKUKAロボットアームと6 DOF、フレームベースのカメラ4台とイベントベースのカメラ2台を備えている。このマルチモーダル認識システムを校正するための新しい校正手法を開発した。卓球ではスピン推定が重要である。そこで我々は,新しい,より正確なスピン推定手法を導入した。最後に,イベントベースカメラの出力とスパイクニューラルネットワーク(snn)を組み合わせることで,球の検出精度が向上することを示す。

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