論文の概要: UPETrack: Unidirectional Position Estimation for Tracking Occluded Deformable Linear Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.09283v1
• Date: Wed, 10 Dec 2025 03:14:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.247039
• Title: UPETrack: Unidirectional Position Estimation for Tracking Occluded Deformable Linear Objects
• Title（参考訳）: UPETrack: Occluded Deformable Linear Objects追跡のための一方向位置推定
• Authors: Fan Wu, Chenguang Yang, Haibin Yang, Shuo Wang, Yanrui Xu, Xing Zhou, Meng Gao, Yaoqi Xian, Zhihong Zhu, Shifeng Huang,
• Abstract要約: Trackは、一方向位置推定に基づく幾何学駆動のフレームワークである。 Trackは、位置決め精度と計算効率の両面で、TrackDLOとCDCPD2を含む2つの最先端追跡アルゴリズムを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.1090187885082
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-time state tracking of Deformable Linear Objects (DLOs) is critical for enabling robotic manipulation of DLOs in industrial assembly, medical procedures, and daily-life applications. However, the high-dimensional configuration space, nonlinear dynamics, and frequent partial occlusions present fundamental barriers to robust real-time DLO tracking. To address these limitations, this study introduces UPETrack, a geometry-driven framework based on Unidirectional Position Estimation (UPE), which facilitates tracking without the requirement for physical modeling, virtual simulation, or visual markers. The framework operates in two phases: (1) visible segment tracking is based on a Gaussian Mixture Model (GMM) fitted via the Expectation Maximization (EM) algorithm, and (2) occlusion region prediction employing UPE algorithm we proposed. UPE leverages the geometric continuity inherent in DLO shapes and their temporal evolution patterns to derive a closed-form positional estimator through three principal mechanisms: (i) local linear combination displacement term, (ii) proximal linear constraint term, and (iii) historical curvature term. This analytical formulation allows efficient and stable estimation of occluded nodes through explicit linear combinations of geometric components, eliminating the need for additional iterative optimization. Experimental results demonstrate that UPETrack surpasses two state-of-the-art tracking algorithms, including TrackDLO and CDCPD2, in both positioning accuracy and computational efficiency.
• Abstract（参考訳）: Deformable Linear Objects(DLO)のリアルタイム状態追跡は、産業組み立て、医療処置、日常生活への応用において、DLOのロボット操作を可能にするために重要である。 しかし、高次元構成空間、非線形力学、そして頻繁な部分閉塞は、堅牢なリアルタイムDLO追跡の基本的な障壁となる。 これらの制約に対処するために,一方向位置推定(UPE)に基づく幾何駆動型フレームワークであるUTPETrackを導入する。 このフレームワークは,(1)予測最大化(EM)アルゴリズムを応用したガウス混合モデル(GMM)に基づく可視セグメント追跡と,(2)UPEアルゴリズムを用いたオクルージョン領域予測の2段階で動作する。 UPEは、DLO形状と時間的進化パターンに固有の幾何学的連続性を利用して、3つの主要なメカニズムを通して閉形式位置推定器を導出する。 (i)局所線形結合変位項 (二)近位線形制約項及び (三)歴史曲率用語。 この解析的定式化により、幾何成分の明示的な線形結合による隠蔽ノードの効率的かつ安定した推定が可能となり、追加の反復最適化が不要となる。 実験の結果, UPETrackは位置決め精度と計算効率の両面で, TrackDLO と CDCPD2 の2つの最先端追跡アルゴリズムを上回ることがわかった。

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