論文の概要: Indoor Obstacle Discovery on Reflective Ground via Monocular Camera
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01445v1
- Date: Tue, 2 Jan 2024 22:07:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-04 15:46:27.273795
- Title: Indoor Obstacle Discovery on Reflective Ground via Monocular Camera
- Title（参考訳）: 反射地における単眼カメラによる屋内障害物発見
- Authors: Feng Xue and Yicong Chang and Tianxi Wang and Yu Zhou and Anlong Ming
- Abstract要約: 視覚的障害物発見は、屋内移動ロボットの自律的なナビゲーションに向けた重要なステップである。
本稿では, この問題の鍵は, 反射や障害物に対する識別的特徴の獲得にあると論じる。
本稿では, 反射地におけるObstacle on Reflective Ground (ORG) の新たなデータセットについて紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.19387987977164
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Visual obstacle discovery is a key step towards autonomous navigation of
indoor mobile robots. Successful solutions have many applications in multiple
scenes. One of the exceptions is the reflective ground. In this case, the
reflections on the floor resemble the true world, which confuses the obstacle
discovery and leaves navigation unsuccessful. We argue that the key to this
problem lies in obtaining discriminative features for reflections and
obstacles. Note that obstacle and reflection can be separated by the ground
plane in 3D space. With this observation, we firstly introduce a
pre-calibration based ground detection scheme that uses robot motion to predict
the ground plane. Due to the immunity of robot motion to reflection, this
scheme avoids failed ground detection caused by reflection. Given the detected
ground, we design a ground-pixel parallax to describe the location of a pixel
relative to the ground. Based on this, a unified appearance-geometry feature
representation is proposed to describe objects inside rectangular boxes.
Eventually, based on segmenting by detection framework, an appearance-geometry
fusion regressor is designed to utilize the proposed feature to discover the
obstacles. It also prevents our model from concentrating too much on parts of
obstacles instead of whole obstacles. For evaluation, we introduce a new
dataset for Obstacle on Reflective Ground (ORG), which comprises 15 scenes with
various ground reflections, a total of more than 200 image sequences and 3400
RGB images. The pixel-wise annotations of ground and obstacle provide a
comparison to our method and other methods. By reducing the misdetection of the
reflection, the proposed approach outperforms others. The source code and the
dataset will be available at
https://github.com/XuefengBUPT/IndoorObstacleDiscovery-RG.
- Abstract（参考訳）: 視覚障害物発見は、屋内移動ロボットの自律ナビゲーションへの重要な一歩である。
成功したソリューションは、複数の場面で多くのアプリケーションを持つ。
例外の1つは反射基底である。
この場合、床の反射は真の世界と似ており、障害物発見を混乱させ、ナビゲーションは失敗に終わる。
この問題の鍵は、リフレクションや障害に対する差別的特徴の獲得にあると我々は主張する。
障害物と反射は3次元空間の接地平面によって分離できる。
そこで本研究では,まずロボットの動きを利用して地平面を予測できる事前校正に基づく地中検出手法を提案する。
反射に対するロボットの動きの免疫のため、このスキームは反射による地面検出の失敗を避ける。
検出された地盤を考慮すれば、地上に対する画素の位置を記述するために、地上画素パララックスを設計する。
これに基づいて、矩形箱内のオブジェクトを記述するために、統一的な外観幾何学的特徴表現を提案する。
最終的に、segmenting by detection frameworkに基づいて、exe-geometry fusion regressor が提案する機能を利用して障害物を検出する。
また、モデルが障害物全体ではなく障害物の一部に集中しすぎることも防げます。
そこで本研究では,様々な反射面を有する15シーン,200以上の画像シーケンス,3400 rgb画像からなる,反射面上の障害物のための新しいデータセットを提案する。
グラウンドと障害物のピクセルワイドアノテーションは,本手法と他の手法との比較を提供する。
反射の誤検出を減らすことで、提案手法は他よりも優れている。
ソースコードとデータセットはhttps://github.com/XuefengBUPT/IndoorObstacleDiscovery-RGで入手できる。
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