論文の概要: Fast Point Cloud to Mesh Reconstruction for Deformable Object Tracking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02749v3
- Date: Tue, 26 Mar 2024 21:42:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-28 22:42:58.916564
- Title: Fast Point Cloud to Mesh Reconstruction for Deformable Object Tracking
- Title（参考訳）: 変形性物体追跡のための高速点雲メッシュ再構成
- Authors: Elham Amin Mansour, Hehui Zheng, Robert K. Katzschmann,
- Abstract要約: 本研究では,その非変形状態における物体のメッシュであるテンプレートメッシュと,同一物体の変形点雲を入力とする手法を開発する。
トレーニングしたモデルでは,3000頂点のテンプレートメッシュと5,000点の変形点雲を用いて,58Hzの速度でメッシュ再構成と追跡を行うことができる。
ダウンストリームアプリケーションの例は、操作されたオブジェクトの状態からオンラインフィードバックを必要とするロボットハンドの制御アルゴリズムである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.003255659803736
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The world around us is full of soft objects we perceive and deform with dexterous hand movements. For a robotic hand to control soft objects, it has to acquire online state feedback of the deforming object. While RGB-D cameras can collect occluded point clouds at a rate of 30Hz, this does not represent a continuously trackable object surface. Hence, in this work, we developed a method that takes as input a template mesh which is the mesh of an object in its non-deformed state and a deformed point cloud of the same object, and then shapes the template mesh such that it matches the deformed point cloud. The reconstruction of meshes from point clouds has long been studied in the field of Computer graphics under 3D reconstruction and 4D reconstruction, however, both lack the speed and generalizability needed for robotics applications. Our model is designed using a point cloud auto-encoder and a Real-NVP architecture. Our trained model can perform mesh reconstruction and tracking at a rate of 58Hz on a template mesh of 3000 vertices and a deformed point cloud of 5000 points and is generalizable to the deformations of six different object categories which are assumed to be made of soft material in our experiments (scissors, hammer, foam brick, cleanser bottle, orange, and dice). The object meshes are taken from the YCB benchmark dataset. An instance of a downstream application can be the control algorithm for a robotic hand that requires online feedback from the state of the manipulated object which would allow online grasp adaptation in a closed-loop manner. Furthermore, the tracking capacity of our method can help in the system identification of deforming objects in a marker-free approach. In future work, we will extend our trained model to generalize beyond six object categories and additionally to real-world deforming point clouds.
- Abstract（参考訳）: 私たちを取り巻く世界は、私たちが知覚する柔らかい物体に満ちており、器用な手の動きで変形しています。
ロボットハンドが柔らかい物体を制御するためには、変形物体のオンライン状態フィードバックを取得する必要がある。
RGB-Dカメラは閉鎖された点雲を30Hzの速度で収集できるが、これは連続的に追跡可能な物体の表面を表すものではない。
そこで本研究では,物体の非変形状態におけるメッシュであるテンプレートメッシュと同一物体の変形点雲とを入力として,テンプレートメッシュを変形点雲と整合するように形成する手法を開発した。
点雲からのメッシュの再構成は、3次元再構成と4次元再構成の下でコンピュータグラフィックスの分野で長い間研究されてきたが、ロボット工学アプリケーションに必要な速度と一般化性は欠如している。
我々のモデルはポイントクラウドオートエンコーダとReal-NVPアーキテクチャを用いて設計されている。
トレーニングされたモデルでは,3000頂点のテンプレートメッシュと5,000点の変形点雲で58Hzの速度でメッシュ再構築と追跡を行うことができ,実験では軟質材料(シザー,ハンマー,泡瓦,クリーザーボトル,オレンジ,サイコロ)でできていると推定される6種類の対象カテゴリの変形に対して一般化可能である。
オブジェクトメッシュは、YCBベンチマークデータセットから取得される。
ダウンストリームアプリケーションの例としては、操作されたオブジェクトの状態からオンラインフィードバックを必要とするロボットハンドの制御アルゴリズムがある。
さらに,本手法のトラッキング能力は,マーカーレス手法による変形物体の同定に有効である。
今後の作業では、トレーニングされたモデルを6つのオブジェクトカテゴリを超えて一般化し、さらに現実世界のデフォーミングポイントクラウドに拡張します。
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