論文の概要: Is Single-View Mesh Reconstruction Ready for Robotics?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17966v1
• Date: Fri, 23 May 2025 14:35:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 18:08:34.158591
• Title: Is Single-View Mesh Reconstruction Ready for Robotics?
• Title（参考訳）: シングルビューメッシュリコンストラクションはロボティクスに適しているか?
• Authors: Frederik Nolte, Bernhard Schölkopf, Ingmar Posner,
• Abstract要約: 本稿では,ロボット操作におけるディジタル双対環境構築のための単一視点メッシュ再構成モデルについて述べる。 ロボット工学の文脈における3次元再構成のベンチマーク基準を確立する。 コンピュータビジョンベンチマークの成功にもかかわらず、既存のアプローチはロボティクス固有の要件を満たしていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.29645501232935
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper evaluates single-view mesh reconstruction models for creating digital twin environments in robot manipulation. Recent advances in computer vision for 3D reconstruction from single viewpoints present a potential breakthrough for efficiently creating virtual replicas of physical environments for robotics contexts. However, their suitability for physics simulations and robotics applications remains unexplored. We establish benchmarking criteria for 3D reconstruction in robotics contexts, including handling typical inputs, producing collision-free and stable reconstructions, managing occlusions, and meeting computational constraints. Our empirical evaluation using realistic robotics datasets shows that despite success on computer vision benchmarks, existing approaches fail to meet robotics-specific requirements. We quantitively examine limitations of single-view reconstruction for practical robotics implementation, in contrast to prior work that focuses on multi-view approaches. Our findings highlight critical gaps between computer vision advances and robotics needs, guiding future research at this intersection.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ロボット操作におけるディジタル双対環境構築のための単一視点メッシュ再構成モデルについて述べる。 単一視点からの3次元再構成のためのコンピュータビジョンの最近の進歩は、ロボット工学の文脈における仮想環境のレプリカを効率的に作成するためのブレークスルーの可能性を示唆している。 しかし、物理学シミュレーションやロボット工学の応用には適していない。 ロボット工学の文脈における3次元再構成のベンチマーク基準を確立し, 典型的な入力の処理, 衝突のない安定な再構成, 閉塞の管理, 計算制約を満たす。 現実的なロボティクスデータセットを用いた実証的な評価は、コンピュータビジョンベンチマークの成功にもかかわらず、既存のアプローチはロボティクス固有の要件を満たしていないことを示している。 実用ロボティクス実装における単一視点再構成の限界を定量的に検討する。 我々の研究は、コンピュータビジョンの進歩とロボティクスの必要性の間に重要なギャップがあることを浮き彫りにし、この交差点における将来の研究を導く。

関連論文リスト

• CtRNet-X: Camera-to-Robot Pose Estimation in Real-world Conditions Using a Single Camera [18.971816395021488]
  マーカーレスポーズ推定手法は、カメラとロボットのキャリブレーションに時間を要する物理的な設定を不要にしている。 部分的に見えるロボットマニピュレータでロボットのポーズを推定できる新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-16T16:22:43Z)
• GISR: Geometric Initialization and Silhouette-based Refinement for Single-View Robot Pose and Configuration Estimation [0.0]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-08T08:39:25Z)
• Toward General-Purpose Robots via Foundation Models: A Survey and Meta-Analysis [82.59451639072073]
  汎用ロボットはどんな環境でも、どんな物体でもシームレスに動作し、様々なスキルを使って様々なタスクをこなす。 コミュニティとしては、特定のタスク用に設計し、特定のデータセットでトレーニングし、特定の環境にデプロイすることで、ほとんどのロボットシステムを制約してきました。 ウェブスケールで大規模で大容量の事前学習型モデルの優れたオープンセット性能とコンテンツ生成能力に感銘を受けて,本調査は,汎用ロボティクスに基礎モデルを適用する方法について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-14T10:02:55Z)
• MetaGraspNet: A Large-Scale Benchmark Dataset for Vision-driven Robotic Grasping via Physics-based Metaverse Synthesis [78.26022688167133]
  本稿では,物理に基づくメタバース合成による視覚駆動型ロボットグルーピングのための大規模ベンチマークデータセットを提案する。 提案するデータセットには,10万の画像と25種類のオブジェクトが含まれている。 また,オブジェクト検出とセグメンテーション性能を評価するためのデータセットとともに,新しいレイアウト重み付け性能指標を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-29T17:23:24Z)
• Single-view robot pose and joint angle estimation via render & compare [40.05546237998603]
  本稿では,1枚のRGB画像から関節角度と6Dカメラとロボットのポーズを推定する手法であるRoboPoseを紹介する。 これは、モバイルおよび反復型自律システムに他のロボットと対話する能力を与える上で、重要な問題である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-19T14:48:29Z)
• Amodal 3D Reconstruction for Robotic Manipulation via Stability and Connectivity [3.359622001455893]
  学習に基づく3Dオブジェクト再構成により、3Dオブジェクトモデルの単一または少数ショット推定が可能となる。 既存の3D再構成技術は、通常、シャムファー距離またはボクセルIOUによって測定される視覚的再構成忠実度を最適化する。 本稿では,オブジェクト形状よりも先に安定性を導入するアモーダル3D再構成システムARMと,接続前の接続,マルチチャネル入力表現を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-28T08:52:54Z)
• SAPIEN: A SimulAted Part-based Interactive ENvironment [77.4739790629284]
  SAPIENは現実的で物理に富んだシミュレートされた環境であり、音声オブジェクトのための大規模なセットをホストしている。 部品検出と動作特性認識のための最先端の視覚アルゴリズムの評価を行い,ロボットインタラクションタスクの実証を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-19T00:11:34Z)

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。