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J-GLOBAL ID：202102226665572876   整理番号：21A0671998

信念伝搬を用いたクラッタにおける部品ベース関節オブジェクト位置決め【JST・京大機械翻訳】

Parts-Based Articulated Object Localization in Clutter Using Belief Propagation

著者 (4件)： Pavlasek Jana (University of Michigan,Department of Electrical Engineering and Computer Science, Robotics Institute,Ann Arbor,MI,USA,48109) ,  Lewis Stanley (University of Michigan,Department of Electrical Engineering and Computer Science, Robotics Institute,Ann Arbor,MI,USA,48109) ,  Desingh Karthik (University of Michigan,Department of Electrical Engineering and Computer Science, Robotics Institute,Ann Arbor,MI,USA,48109) ,  Jenkins Odest Chadwicke (University of Michigan,Department of Electrical Engineering and Computer Science, Robotics Institute,Ann Arbor,MI,USA,48109)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IROS  ページ： 10595-10602  発行年： 2020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： 人間環境で動作するロボットは,ツールのパイルのような関節を有する困難な物体を知覚し,動作させる必要がある。有向物体は姿勢推定問題の次元を増加させ,クラッタ下の部分観測は付加的課題を生成する。この問題に取り組むために,著者らは,クラッタにおける関節オブジェクトのための生成識別部分ベースの認識と位置確認法を提示する。Markov確率場(MRF)として関節物体姿勢推定の問題を定式化した。このMRFにおける隠れノードはオブジェクト部分の姿勢を表現し,エッジは部品間の関節制約を表現する。局所化は効率的な信念伝搬法を用いてMRF内で実行される。提案手法は,ニューラルネットワークにより生成された観測上の部分セグメンテーション熱マップと,オブジェクト部分間の関節制約の両方によって情報化された。著者らの生成-識別アプローチは,可視部からの仮説を用いて,閉塞部分の姿勢を推論することにより,提案した方法をクラッタ環境で機能することを可能にする。著者らは,非クラッタおよびクラッタ構成における手工具の認識および位置決めのためのテーブルトップ環境における著者らの方法の有効性を実証した。Copyright 2021 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： セグメンテーション ,  ロボット ,  ニューラルネットワーク ,  位置決め ,  手工具 ,  *クラッタ ,  有効性 ,  定式化
準シソーラス用語： Markov確率場 ,  可視領域 ,  姿勢推定 ,  *信念伝搬 ,  情報化 ,  局在化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 信念伝搬 ,  クラッタ ,  関節 ,  オブジェクト