論文の概要: Detection, Recognition and Pose Estimation of Tabletop Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00869v1
• Date: Sun, 1 Sep 2024 23:31:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 08:40:50.593000
• Title: Detection, Recognition and Pose Estimation of Tabletop Objects
• Title（参考訳）: テーブルトップ物体の検出・認識・位置推定
• Authors: Sanjuksha Nirgude, Kevin DuCharme, Namrita Madhusoodanan,
• Abstract要約: このプロジェクトは、この技術の社会的な応用に焦点を当てている。 一般的なテーブルトップオブジェクトを検出して認識することができるニューラルネットワークモデルを開発した。 ディープラーニングモデルによって予測される特定のオブジェクトの向きは、変換行列の計算に使用できる。 これはピック・アンド・プレイス・ロボットに送って転送を行うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: The problem of cleaning a messy table using Deep Neural Networks is a very interesting problem in both social and industrial robotics. This project focuses on the social application of this technology. A neural network model that is capable of detecting and recognizing common tabletop objects, such as a mug, mouse, or stapler is developed. The model also predicts the angle at which these objects are placed on a table,with respect to some reference. Assuming each object has a fixed intended position and orientation on the tabletop, the orientation of a particular object predicted by the deep learning model can be used to compute the transformation matrix to move the object from its initial position to the intended position. This can be fed to a pick and place robot to carry out the transfer.This paper talks about the deep learning approaches used in this project for object detection and orientation estimation.
• Abstract（参考訳）: Deep Neural Networksを使った散らかったテーブルのクリーニングの問題は、社会と産業の両方のロボティクスにおいて非常に興味深い問題である。 このプロジェクトは、この技術の社会的な応用に焦点を当てている。 マグ、マウス、ステープラなどの一般的なテーブルトップオブジェクトを検出して認識することができるニューラルネットワークモデルを開発する。 モデルは、参照に関して、これらのオブジェクトがテーブル上に置かれる角度も予測する。 各オブジェクトがテーブルトップ上の固定された位置と向きを持つと仮定すると、ディープラーニングモデルによって予測される特定のオブジェクトの向きは変換行列を計算し、対象を初期位置から意図された位置へ移動させる。 本論文では,本プロジェクトにおける物体検出と方向推定のための深層学習手法について述べる。

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