論文の概要: Towards a Modular Bin-picking Framework for Handling Object Pose Uncertainties
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.13698v1
- Date: Wed, 15 Jul 2026 10:58:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-16 16:39:12.746599
- Title: Towards a Modular Bin-picking Framework for Handling Object Pose Uncertainties
- Title（参考訳）: オブジェクトポス不確実性を扱うモジュール型ビンピッキングフレームワークを目指して
- Authors: Frederik Hagelskjær,
- Abstract要約: 両エラータイプを共同で扱うモジュール型フレームワークを提案する。
提案手法は,3つの異なるオブジェクトを持つ実環境において,エラーを伴わずに評価し,全てのモジュールが効率を向上することを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, there has been growing interest in robust robotic systems for precise bin-picking applications. To achieve reliable performance, such systems must address errors arising from both the object pose estimation and the grasping process. Although various approaches have been proposed, they typically target specific challenges and do not offer general solutions. In this paper, we present a modular framework that jointly handles both error types. The framework incorporates object pose distribution estimation to account for pose uncertainty, which frequently arises in situations with ambiguous observations where a single correct pose cannot be determined. To further reduce uncertainty, we introduce a second-viewpoint module that computes complementary pose distributions, which are subsequently fused. This fusion decreases overall uncertainty and improves system efficiency. Additionally, two independent modules are included to compensate for grasping errors. The modular design allows the components to be combined for optimal performance or used individually, depending on the physical setup. The proposed method is evaluated in a real-world setup with three different objects, with no errors, and all modules are shown to improve efficiency. These results suggest that incorporating pose distributions with grasping pose errors is a promising direction for developing more flexible and reliable robotic production systems. To the best of our knowledge, this is the first framework that jointly addresses both grasping and object pose uncertainties using interchangeable modules. We believe there is ample opportunity to integrate additional modules, resulting in improved performance and flexibility. The current framework is limited to pose uncertainties in SO(2), but it could be extended to SE(3), enabling additional modules to improve the system.
- Abstract（参考訳）: 近年,ロバストなロボットシステムへの関心が高まっている。
信頼性の高い性能を達成するためには、オブジェクトのポーズ推定と把握プロセスの両方から生じるエラーに対処する必要がある。
様々なアプローチが提案されているが、それらは典型的には特定の課題をターゲットにしており、一般的な解決策を提供していない。
本稿では,2つのエラータイプを共同で扱うモジュール型フレームワークを提案する。
このフレームワークは、一つの正しいポーズが決定できないあいまいな観察の状況でしばしば発生するポーズの不確実性を考慮するために、オブジェクトのポーズ分布推定を組み込んでいる。
さらに不確実性を低減すべく,補間ポーズ分布を計算し,その後融合する第2視点モジュールを導入する。
この融合は全体的な不確実性を減少させ、システム効率を向上させる。
さらに、2つの独立したモジュールがエラーの把握を補うために含まれている。
モジュール設計により、物理的な設定に応じて、コンポーネントを最適なパフォーマンスのために組み合わせたり、個別に使用することができる。
提案手法は,3つの異なるオブジェクトを持つ実環境において,エラーを伴わずに評価し,全てのモジュールが効率を向上することを示した。
これらの結果は,より柔軟で信頼性の高いロボット生産システムを開発する上で,ポーズ分布の把握とポーズ誤差の把握が有望な方向であることを示唆している。
我々の知る限りでは、これは交換可能なモジュールを用いて、把握とオブジェクトの両方の不確実性に共同で対処する最初のフレームワークである。
追加モジュールを統合する十分な機会があると信じており、結果としてパフォーマンスと柔軟性が向上しています。
現在のフレームワークはSO(2)で不確実性を示すために制限されているが、SE(3)に拡張することができ、追加のモジュールがシステムを改善することができる。
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