論文の概要: Low Resolution Next Best View for Robot Packing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.04228v1
• Date: Wed, 07 May 2025 08:26:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-11 17:23:15.918241
• Title: Low Resolution Next Best View for Robot Packing
• Title（参考訳）: ロボットパッケージの低解像度化
• Abstract要約: 本稿では,低コストでスケーラブルなソリューションを優先して,正確な3次元再構成が不要なシナリオに焦点を当てる。 提案した低解像度Next Best View (LR-NBV) アルゴリズムは冗長性と取得密度を低下させ,効率的なオブジェクト再構成を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.379630580790495
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automating the packing of objects with robots is a key challenge in industrial automation, where efficient object perception plays a fundamental role. This paper focuses on scenarios where precise 3D reconstruction is not required, prioritizing cost-effective and scalable solutions. The proposed Low-Resolution Next Best View (LR-NBV) algorithm leverages a utility function that balances pose redundancy and acquisition density, ensuring efficient object reconstruction. Experimental validation demonstrates that LR-NBV consistently outperforms standard NBV approaches, achieving comparable accuracy with significantly fewer poses. This method proves highly suitable for applications requiring efficiency, scalability, and adaptability without relying on high-precision sensing.
• Abstract（参考訳）: ロボットによる物体のパッキングを自動化することは、効率的な物体認識が基本的な役割を果たす産業自動化において重要な課題である。 本稿では,低コストでスケーラブルなソリューションを優先して,正確な3次元再構成が不要なシナリオに焦点を当てる。 提案した低解像度Next Best View (LR-NBV)アルゴリズムは、冗長性と取得密度のバランスをとるユーティリティ機能を活用し、効率的なオブジェクト再構成を実現する。 実験的検証により、LR-NBVは標準のNBVアプローチより一貫して優れており、ポーズをはるかに少なくして同等の精度を達成している。 この方法は、高精度なセンシングに頼ることなく、効率、スケーラビリティ、適応性を必要とするアプリケーションに非常に適している。

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