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J-GLOBAL ID：201702233451802610   整理番号：17A0406290

ピザシェフロボットのためのRGB-Dセンサを用いた弾性変形可能物体の追跡【Powered by NICT】

Tracking elastic deformable objects with an RGB-D sensor for a pizza chef robot

著者 (4件)： Petit Antoine (DIETI, Universita degli Studi di Napoli Federico II, Italy) ,  Lippiello Vincenzo (DIETI, Universita degli Studi di Napoli Federico II, Italy) ,  Fontanelli Giuseppe Andrea (DIETI, Universita degli Studi di Napoli Federico II, Italy) ,  Siciliano Bruno (DIETI, Universita degli Studi di Napoli Federico II, Italy)
資料名： Robotics and Autonomous Systems  (Robotics and Autonomous Systems)
巻： 88  ページ： 187-201  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0133C  ISSN： 0921-8890  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,弾性変形を受ける3次元テクスチャ無しオブジェクトを追跡する,RGB-Dセンサとリアルタイムで提供された点雲データを用いる方法を提示した。この解は,ヒューマノイドロボットシステムの強化された操作,特にピザシェフロボットにより操作した理想的であるとピザ生地の場合に有用であると期待されている。追跡フレームワークは,画像中のオブジェクトの事前視覚セグメンテーションに依存している。セグメント化点雲はメッシュに作用する外力を計算するための最初の固定された様式で,メッシュを適合させる非剛体によって記録された,モデル弾性に対する有限要素法,幾何学的ポイントツーポイント対応付けに基づいている。システムは,人工的データおよび実データ,RoDyMan~11http://www.rodyman.eu/に操作実験中にそれを統合することにより評価した。これら結果に導く研究はRoDyManプロジェクト革新Grant一致特許番号320992の下で欧州研究評議会(FP7 IDEAS)から資金を受けているによって支持された。はその含有量の唯一の原因である。ECの意見を表していないとコミュニティはそれに含まれる情報の可能性のある使用の原因ではない。ヒューマノイドロボットプラットフォーム。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *弾性変形 ,  ヨーロッパ ,  画像 ,  *弾性 ,  三次元 ,  コミュニティ ,  視覚 ,  有限要素法 ,  *ロボット ,  セグメンテーション ,  *センサ
準シソーラス用語： 非剛体 ,  実時間 ,  テクスチャ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 知覚 ,  変形可能オブジェクトモデリング ,  レジストレーション ,  ロボット操作

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (4件)： RGB-Dセンサ ,  弾性変形 ,  物体 ,  追跡