論文の概要: Articulated Object Estimation in the Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.01708v1
• Date: Mon, 01 Sep 2025 18:34:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.8205
• Title: Articulated Object Estimation in the Wild
• Title（参考訳）: 野生における人工物体の推定
• Authors: Abdelrhman Werby, Martin Büchner, Adrian Röfer, Chenguang Huang, Wolfram Burgard, Abhinav Valada,
• Abstract要約: ArtiPointは、動的カメラモーションと部分観測可能性の下で、明瞭なオブジェクトモデルを推論できる新しい推定フレームワークである。 ディープポイントトラッキングと因子グラフ最適化フレームワークを組み合わせることで、ArtiPointは生のRGB-Dビデオから直接、調音部分軌跡と調音軸を強く推定する。 ArtiPointを古典的および学習ベースのベースラインに対してベンチマークし、Arti4Dで優れたパフォーマンスを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.616481887384708
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding the 3D motion of articulated objects is essential in robotic scene understanding, mobile manipulation, and motion planning. Prior methods for articulation estimation have primarily focused on controlled settings, assuming either fixed camera viewpoints or direct observations of various object states, which tend to fail in more realistic unconstrained environments. In contrast, humans effortlessly infer articulation by watching others manipulate objects. Inspired by this, we introduce ArtiPoint, a novel estimation framework that can infer articulated object models under dynamic camera motion and partial observability. By combining deep point tracking with a factor graph optimization framework, ArtiPoint robustly estimates articulated part trajectories and articulation axes directly from raw RGB-D videos. To foster future research in this domain, we introduce Arti4D, the first ego-centric in-the-wild dataset that captures articulated object interactions at a scene level, accompanied by articulation labels and ground-truth camera poses. We benchmark ArtiPoint against a range of classical and learning-based baselines, demonstrating its superior performance on Arti4D. We make code and Arti4D publicly available at https://artipoint.cs.uni-freiburg.de.
• Abstract（参考訳）: ロボットシーン理解,移動操作,移動計画において,3次元物体の3次元動作を理解することが不可欠である。 従来は、固定されたカメラ視点か、より現実的な制約のない環境で失敗する様々な物体状態の直接観察のいずれかを想定して、制御された設定に重点を置いていた。 対照的に、人間は他人が物体を操作するのを見ることによって、力ずくで調音を推測する。 そこで本研究では,動的カメラ動作と部分可観測性の下で,明瞭なオブジェクトモデルを推論できる新しい推定フレームワークであるArtiPointを紹介した。 ディープポイントトラッキングと因子グラフ最適化フレームワークを組み合わせることで、ArtiPointは生のRGB-Dビデオから直接、調音部分軌跡と調音軸を強く推定する。 この領域における今後の研究を促進するために,我々は,シーンレベルでのオブジェクトの対話をキャプチャする最初のエゴ中心のインザワイルドデータセットであるArti4Dを紹介した。 ArtiPointを古典的および学習ベースのベースラインに対してベンチマークし、Arti4Dで優れたパフォーマンスを示す。 コードとArti4Dをhttps://artipoint.cs.uni-freiburg.deで公開しています。

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