論文の概要: Real-time Holistic Robot Pose Estimation with Unknown States

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05655v4
• Date: Tue, 16 Jul 2024 04:57:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 23:30:59.715509
• Title: Real-time Holistic Robot Pose Estimation with Unknown States
• Title（参考訳）: 未知状態を用いた実時間ホロスティックロボットの姿勢推定
• Authors: Shikun Ban, Juling Fan, Xiaoxuan Ma, Wentao Zhu, Yu Qiao, Yizhou Wang,
• Abstract要約: RGB画像からロボットのポーズを推定することは、コンピュータビジョンとロボット工学において重要な問題である。 従来の手法では、例えば接地型ロボットの関節角など、ロボットの内部状態の完全な知識が想定されていた。 本研究は,RGB画像からリアルタイムロボットのポーズ推定を行う上で,既知のロボットの状態を必要としない効率的なフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.41806081818826
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Estimating robot pose from RGB images is a crucial problem in computer vision and robotics. While previous methods have achieved promising performance, most of them presume full knowledge of robot internal states, e.g. ground-truth robot joint angles. However, this assumption is not always valid in practical situations. In real-world applications such as multi-robot collaboration or human-robot interaction, the robot joint states might not be shared or could be unreliable. On the other hand, existing approaches that estimate robot pose without joint state priors suffer from heavy computation burdens and thus cannot support real-time applications. This work introduces an efficient framework for real-time robot pose estimation from RGB images without requiring known robot states. Our method estimates camera-to-robot rotation, robot state parameters, keypoint locations, and root depth, employing a neural network module for each task to facilitate learning and sim-to-real transfer. Notably, it achieves inference in a single feed-forward pass without iterative optimization. Our approach offers a 12-time speed increase with state-of-the-art accuracy, enabling real-time holistic robot pose estimation for the first time. Code and models are available at https://github.com/Oliverbansk/Holistic-Robot-Pose-Estimation.
• Abstract（参考訳）: RGB画像からロボットのポーズを推定することは、コンピュータビジョンとロボット工学において重要な問題である。 従来の手法は有望な性能を達成してきたが、そのほとんどはロボットの内部状態、例えば接地型ロボット関節角の完全な知識を前提としている。 しかし、この仮定は現実的な状況では必ずしも有効ではない。 マルチロボットのコラボレーションや人間とロボットのインタラクションのような現実世界のアプリケーションでは、ロボットの関節状態は共有されず、信頼できないこともある。 一方, 従来のロボットの動作推定手法は, 計算負荷が重いため, リアルタイムアプリケーションをサポートできない。 本研究は,RGB画像からリアルタイムロボットのポーズ推定を行う上で,既知のロボットの状態を必要としない効率的なフレームワークを提案する。 本手法では,ロボットの状態パラメータ,キーポイント位置,ルート深さを推定し,各タスクにニューラルネットワークモジュールを用いて学習とシミュレートを容易にする。 特に、繰り返し最適化することなく、単一のフィードフォワードパスでの推論を実現する。 提案手法は,最先端の精度で12倍の速度向上を実現し,実時間で総合的なロボットのポーズ推定を可能にする。 コードとモデルはhttps://github.com/Oliverbansk/Holistic-Robot-Pose-Estimationで公開されている。

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