文献

J-GLOBAL ID：202002221547615273   整理番号：20A0494503

RGB画像における関節ロボットのマーカーレス姿勢推定のための合成データの使用に向けて【JST・京大機械翻訳】

Towards the Usage of Synthetic Data for Marker-Less Pose Estimation of Articulated Robots in RGB Images

著者 (2件)： Lambrecht Jens (Chair Industry Grade Networks and Clouds, Faculty of Electrical Engineering and Computer Science, Technische Universitaet Berlin,Berlin,Germany,10587) ,  Kastner Linh (Chair Industry Grade Networks and Clouds, Faculty of Electrical Engineering and Computer Science, Technische Universitaet Berlin,Berlin,Germany,10587)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICAR  ページ： 240-247  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 姿勢推定は,ロボットと外部カメラ装備デバイス,例えば移動ロボットまたは自動化現実デバイスの間の相互作用を組み込んだロボットにおける多くの応用の必要性である。単眼カメラの実行において,一つは,主に,基準マーカ検出を通して姿勢推定を利用する。著者らは,エンコーダとフォワード運動学からの読み取りを通して,2Dキーポイント検出と3Dキーポイント決定を利用する単眼カメラを通して,マーカーのないロボット姿勢推定のための新しいアプローチを提案した。特に,2D-3D点対応は,較正されたカメラに対して,スペクトル-n-点問題を解くことにより,姿勢推定を可能にする。この方法は,いかなる深さデータや初期化にも依存しない。ロバスト性,精度,およびデータ効率を定量的に評価するために,実および合成データの異なるデータセット構成で訓練された最新の概念的ニューラルネットワークにより,ロバストな2Dキーポイント検出を実行した。著者らは,この方法がランダムジョイント姿勢に対するロバストな姿勢推定を提供し,異なる(合成)データセット構成の性能をベンチマークすることを示した。さらに,マーカ姿勢推定に対する精度を比較し,強化と実時間能力に向けての見通しを与えた。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動化 ,  カメラ ,  二次元 ,  ニューラルネットワーク ,  スペクトル ,  移動ロボット ,  相互作用 ,  *ロボット ,  ベンチマーク ,  ロバスト性 ,  符号器 ,  *関節ロボット ,  三次元
準シソーラス用語： 単眼カメラ ,  *姿勢推定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： RGB画像 ,  関節ロボット ,  マーカー ,  レス ,  姿勢推定 ,  合成データ