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/2405.04890v2
- Date: Tue, 3 Sep 2024 22:56:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-07 03:12:50.043512
- 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、リアルタイムで実行を優先順位付けするロボット対カメラのポーズ推定手法である。
我々は,GISRを公開データ上で評価し,その性能と精度の両面で,同一クラスの既存手法よりも優れていることを示す。
- 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: In autonomous robotics, measurement of the robot's internal state and perception of its environment, including interaction with other agents such as collaborative robots, are essential. Estimating the pose of the robot arm from a single view has the potential to replace classical eye-to-hand calibration approaches and is particularly attractive for online estimation and dynamic environments. In addition to its pose, recovering the robot configuration provides a complete spatial understanding of the observed robot that can be used to anticipate the actions of other agents in advanced robotics use cases. Furthermore, this additional redundancy enables the planning and execution of recovery protocols in case of sensor failures or external disturbances. We introduce GISR - a deep configuration and robot-to-camera pose estimation method that prioritizes execution in real-time. GISR consists of two modules: (i) a geometric initialization module that efficiently computes an approximate robot pose and configuration, and (ii) a deep iterative silhouette-based refinement module that arrives at a final solution in just a few iterations. We evaluate GISR on publicly available data and show that it outperforms existing methods of the same class in terms of both speed and accuracy, and can compete with approaches that rely on ground-truth proprioception and recover only the pose.
- Abstract（参考訳）: 自律ロボット工学では、ロボットの内部状態の測定と、協調ロボットのような他のエージェントとの相互作用を含む環境の認識が不可欠である。
ロボットアームのポーズを単一の視点から推定することは、古典的な視線と手動のキャリブレーションのアプローチを置き換える可能性があり、特にオンライン推定や動的環境において魅力的である。
そのポーズに加えて、ロボット構成の復元は、高度なロボティクスのユースケースにおける他のエージェントの行動を予測するために使用できる観察されたロボットの完全な空間的理解を提供する。
さらに、この追加冗長性により、センサ障害や外部障害の場合に、リカバリプロトコルの計画と実行が可能になる。
本稿では,リアルタイムに実行を優先する深層構成とロボット対カメラのポーズ推定手法GISRを紹介する。
GISRは2つのモジュールから構成される。
一 近似ロボットのポーズ及び構成を効率的に計算する幾何学的初期化モジュール
(ii) 数回のイテレーションで最終解に到達したディープイテレーティブなシルエットベースのリファインメントモジュール。
我々は、GISRを公開データ上で評価し、速度と精度の両面で、同一クラスの既存手法よりも優れており、地道な受容に依存してポーズのみを復元するアプローチと競合できることを示す。
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