論文の概要: TaCOS: Task-Specific Camera Optimization with Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11031v2
• Date: Thu, 18 Apr 2024 01:10:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-19 11:42:38.904499
• Title: TaCOS: Task-Specific Camera Optimization with Simulation
• Title（参考訳）: TaCOS: シミュレーションによるタスク特異的カメラ最適化
• Authors: Chengyang Yan, Donald G. Dansereau,
• Abstract要約: 本稿では,カメラをロボットタスクで協調設計するための新しいエンドツーエンド最適化手法を提案する。 提案手法は,最近のコンピュータグラフィックス技術と物理カメラ特性を利用して,ソフトウェアでカメラのプロトタイプを作成する。 物理カメラとの比較により, カメラシミュレーションの精度を検証し, 一般的な市販カメラよりも高い性能のカメラの設計を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3020018305241337
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The performance of robots in their applications heavily depends on the quality of sensory input. However, designing sensor payloads and their parameters for specific robotic tasks is an expensive process that requires well-established sensor knowledge and extensive experiments with physical hardware. With cameras playing a pivotal role in robotic perception, we introduce a novel end-to-end optimization approach for co-designing a camera with specific robotic tasks by combining derivative-free and gradient-based optimizers. The proposed method leverages recent computer graphics techniques and physical camera characteristics to prototype the camera in software, simulate operational environments and tasks for robots, and optimize the camera design based on the desired tasks in a cost-effective way. We validate the accuracy of our camera simulation by comparing it with physical cameras, and demonstrate the design of cameras with stronger performance than common off-the-shelf alternatives. Our approach supports the optimization of both continuous and discrete camera parameters, manufacturing constraints, and can be generalized to a broad range of camera design scenarios including multiple cameras and unconventional cameras. This work advances the fully automated design of cameras for specific robotics tasks.
• Abstract（参考訳）: ロボットの応用性能は感覚入力の品質に大きく依存する。 しかし、センサーペイロードとそのパラメータを特定のロボットタスクのために設計することは、確立されたセンサー知識と物理ハードウェアによる広範な実験を必要とする高価なプロセスである。 ロボット知覚においてカメラが重要な役割を担い、微分自由度と勾配に基づく最適化を組み合わせ、特定のロボットタスクでカメラを協調設計するための、新しいエンドツーエンド最適化アプローチを導入する。 提案手法は,最近のコンピュータグラフィックス技術と物理カメラ特性を利用して,ソフトウェアでカメラを試作し,ロボットの運用環境やタスクをシミュレートし,望まれるタスクに基づいたカメラ設計をコスト効率よく最適化する。 物理カメラとの比較により, カメラシミュレーションの精度を検証し, 一般的な市販カメラよりも高い性能のカメラの設計を実証する。 本手法は、連続カメラパラメータと離散カメラパラメータの最適化、製造制約の最適化をサポートし、複数のカメラや非伝統的なカメラを含む幅広いカメラ設計シナリオに一般化することができる。 この作業は、特定のロボティクスタスクのためのカメラの完全な自動設計を前進させる。

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