論文の概要: A Pipeline for Segmenting and Structuring RGB-D Data for Robotics Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17988v1
• Date: Wed, 23 Oct 2024 16:01:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:39.52576
• Title: A Pipeline for Segmenting and Structuring RGB-D Data for Robotics Applications
• Title（参考訳）: ロボット応用のためのRGB-Dデータの分割と構造化のためのパイプライン
• Authors: Zhiwu Zheng, Lauren Mentzer, Berk Iskender, Michael Price, Colm Prendergast, Audren Cloitre,
• Abstract要約: 色と深度(RGB-D)データを分割・構造化するための新しいパイプラインを導入する。 我々のパイプラインはRGB-Dデータを正確なセマンティックマスクに分割できる。 これらのマスクは、生の捕獲された点雲を意味的に分離された点雲に融合するために使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7951977175758216
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We introduce a novel pipeline for segmenting and structuring color and depth (RGB-D) data. Existing processing pipelines for RGB-D data have focused on extracting geometric information alone. This approach precludes the development of more advanced robotic navigation and manipulation algorithms, which benefit from a semantic understanding of their environment. Our pipeline can segment RGB-D data into accurate semantic masks. These masks are then used to fuse raw captured point clouds into semantically separated point clouds. We store this information using the Universal Scene Description (USD) file format, a format suitable for easy querying by downstream robotics algorithms, human-friendly visualization, and robotics simulation.
• Abstract（参考訳）: 色と深度(RGB-D)データを分割・構造化するための新しいパイプラインを導入する。 既存のRGB-Dデータ処理パイプラインは、幾何学的情報のみを抽出することに重点を置いている。 このアプローチは、より高度なロボットナビゲーションと操作アルゴリズムの開発を妨げる。 我々のパイプラインはRGB-Dデータを正確なセマンティックマスクに分割できる。 これらのマスクは、生の捕獲された点雲を意味的に分離された点雲に融合するために使用される。 我々は,この情報を,下流ロボットアルゴリズム,人間フレンドリな可視化,ロボットシミュレーションによる簡単なクエリに適したフォーマットであるユニバーサルシーン記述(USD)ファイル形式を用いて記憶する。

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