論文の概要: GISR: Geometric Initialization and Silhouette-based Refinement for Single-View Robot Pose and Configuration Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04890v1
- Date: Wed, 8 May 2024 08:39:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-09 15:04:15.583977
- Title: GISR: Geometric Initialization and Silhouette-based Refinement for Single-View Robot Pose and Configuration Estimation
- Title(参考訳): GISR:シングルビューロボットマップのための幾何学的初期化とシルエットに基づくリファインメントと構成推定
- Authors: Ivan Bilić, Filip Marić, Fabio Bonsignorio, Ivan Petrović,
- Abstract要約: GISRは、リアルタイム実行を優先する、深い構成とロボット対カメラのポーズ推定のための方法である。
提案手法を公開データセット上で評価し,GISRが既存の最先端手法と競合することを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: For autonomous robotics applications, it is crucial that robots are able to accurately measure their potential state and perceive their environment, including other agents within it (e.g., cobots interacting with humans). The redundancy of these measurements is important, as it allows for planning and execution of recovery protocols in the event of sensor failure or external disturbances. Visual estimation can provide this redundancy through the use of low-cost sensors and server as a standalone source of proprioception when no encoder-based sensing is available. Therefore, we estimate the configuration of the robot jointly with its pose, which provides a complete spatial understanding of the observed robot. We present GISR - a method for deep configuration and robot-to-camera pose estimation that prioritizes real-time execution. GISR is comprised of two modules: (i) a geometric initialization module, efficiently computing an approximate robot pose and configuration, and (ii) an iterative silhouette-based refinement module that refines the initial solution in only a few iterations. We evaluate our method on a publicly available dataset and show that GISR performs competitively with existing state-of-the-art approaches, while being significantly faster compared to existing methods of the same class. Our code is available at https://github.com/iwhitey/GISR-robot.
- Abstract(参考訳): 自律型ロボットの応用においては、ロボットはその潜在的な状態を正確に測定し、その中の他のエージェント(例えば人間と対話するコボット)を含む環境を知覚できることが不可欠である。
これらの測定の冗長性は、センサ故障や外部障害の場合にリカバリプロトコルの計画と実行を可能にするため重要である。
視覚的推定は、エンコーダベースのセンシングが利用できない場合、低コストのセンサーとサーバを独立してプロプライエセプションのソースとして使用することで、この冗長性を提供することができる。
そこで本研究では,ロボットの姿勢と組み合わせてロボットの構成を推定し,観察されたロボットを空間的に完全に理解する。
本稿では,リアルタイム実行を優先する深度設定とロボット対カメラのポーズ推定手法GISRを提案する。
GISRは2つのモジュールから構成される。
一 幾何初期化モジュールで、近似ロボットのポーズと構成を効率的に計算し、
(ii) 数回の反復で初期解を洗練させる反復シルエットベースの精製モジュール。
提案手法を公開データセット上で評価し,GISRが既存の最先端手法と競合することを示す。
私たちのコードはhttps://github.com/iwhitey/GISR-robot.comで利用可能です。
関連論文リスト
- RoboScript: Code Generation for Free-Form Manipulation Tasks across Real
and Simulation [77.41969287400977]
本稿では,コード生成を利用したデプロイ可能なロボット操作パイプラインのためのプラットフォームである textbfRobotScript を提案する。
自由形自然言語におけるロボット操作タスクのためのコード生成ベンチマークも提案する。
我々は,Franka と UR5 のロボットアームを含む,複数のロボットエボディメントにまたがるコード生成フレームワークの適応性を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-22T15:12:00Z) - Real-time Holistic Robot Pose Estimation with Unknown States [30.41806081818826]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-08T13:12:50Z) - Multi-Robot Relative Pose Estimation in SE(2) with Observability
Analysis: A Comparison of Extended Kalman Filtering and Robust Pose Graph
Optimization [1.0485739694839669]
本研究では,相対的なポーズ推定の協調的局所化と可観測性分析に着目する。
ROS/Gazeboシミュレーションでは,4つのセンシング・通信構造について検討する。
ハードウェア実験では、UWBモジュールを備えた2つのTurtlebot3がロボット間の相対的なポーズ推定に使用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-27T06:09:56Z) - Robot Learning with Sensorimotor Pre-training [98.7755895548928]
ロボット工学のための自己教師型感覚運動器事前学習手法を提案する。
我々のモデルはRTTと呼ばれ、センサモレータトークンのシーケンスで動作するトランスフォーマーである。
感覚運動の事前学習は、ゼロからトレーニングを一貫して上回り、優れたスケーリング特性を持ち、さまざまなタスク、環境、ロボット間での移動を可能にしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-16T17:58:10Z) - Image-based Pose Estimation and Shape Reconstruction for Robot
Manipulators and Soft, Continuum Robots via Differentiable Rendering [20.62295718847247]
自律システムは3D世界における動きを捉えローカライズするためにセンサーに依存しているため、計測データからの状態推定はロボットアプリケーションにとって極めて重要である。
本研究では,カメラ画像から画像に基づくロボットのポーズ推定と形状再構成を実現する。
柔らかい連続ロボットの形状再構成において,幾何学的形状プリミティブを用いる手法が高精度であり,ロボットマニピュレータの姿勢推定が可能であることを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-27T18:51:29Z) - PACT: Perception-Action Causal Transformer for Autoregressive Robotics
Pre-Training [25.50131893785007]
本研究は,ロボットにおける複数のタスクの出発点として機能する汎用表現を事前学習するためのパラダイムを導入する。
本稿では,ロボットデータから直接表現を自己管理的に構築することを目的として,PACT(Perception-Action Causal Transformer)を提案する。
より大規模な事前学習モデル上に小さなタスク特化ネットワークを微調整すると、同時に1つのモデルをスクラッチからトレーニングするのに比べ、性能が大幅に向上することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-22T16:20:17Z) - Active Predicting Coding: Brain-Inspired Reinforcement Learning for
Sparse Reward Robotic Control Problems [79.07468367923619]
ニューラルジェネレーティブ・コーディング(NGC)の神経認知計算フレームワークによるロボット制御へのバックプロパゲーションフリーアプローチを提案する。
我々は、スパース報酬から動的オンライン学習を容易にする強力な予測符号化/処理回路から完全に構築されたエージェントを設計する。
提案するActPCエージェントは,スパース(外部)報酬信号に対して良好に動作し,複数の強力なバックプロップベースのRLアプローチと競合し,性能が優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-19T16:49:32Z) - SABER: Data-Driven Motion Planner for Autonomously Navigating
Heterogeneous Robots [112.2491765424719]
我々は、データ駆動型アプローチを用いて、異種ロボットチームをグローバルな目標に向けてナビゲートする、エンドツーエンドのオンラインモーションプランニングフレームワークを提案する。
モデル予測制御(SMPC)を用いて,ロボット力学を満たす制御入力を計算し,障害物回避時の不確実性を考慮した。
リカレントニューラルネットワークは、SMPC有限時間地平線解における将来の状態の不確かさを素早く推定するために用いられる。
ディープQ学習エージェントがハイレベルパスプランナーとして機能し、SMPCにロボットを望ましいグローバルな目標に向けて移動させる目標位置を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-03T02:56:21Z) - Task-relevant Representation Learning for Networked Robotic Perception [74.0215744125845]
本稿では,事前学習されたロボット知覚モデルの最終的な目的と協調して設計された感覚データのタスク関連表現を学習するアルゴリズムを提案する。
本アルゴリズムは,ロボットの知覚データを競合する手法の最大11倍まで積極的に圧縮する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-06T07:39:08Z) - Integrated Benchmarking and Design for Reproducible and Accessible
Evaluation of Robotic Agents [61.36681529571202]
本稿では,開発とベンチマークを統合した再現性ロボット研究の新しい概念について述べる。
このセットアップの中心的なコンポーネントの1つはDuckietown Autolabであり、これは比較的低コストで再現可能な標準化されたセットアップである。
本研究では,インフラを用いて実施した実験の再現性を解析し,ロボットのハードウェアや遠隔実験室間でのばらつきが低いことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-09T15:31:29Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。