ロボット操作のための家庭オブジェクトの6-DoF姿勢推定:アクセス可能なデータセットとベンチマーク【JST・京大機械翻訳】

Tyree Stephen; Tremblay Jonathan; To Thang; Cheng Jia; Mosier Terry; Smith Jeffrey; Birchfield Stan

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207865689991 整理番号：22P0302351

ロボット操作のための家庭オブジェクトの6-DoF姿勢推定:アクセス可能なデータセットとベンチマーク【JST・京大機械翻訳】

6-DoF Pose Estimation of Household Objects for Robotic Manipulation: An Accessible Dataset and Benchmark

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発行年： 2022年03月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年12月15日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ロボット操作研究に焦点を当てて,既知物体の6-DoF姿勢推定のための新しいデータセットを示した。著者らは,その物理的インスタンスが購入のために容易に利用可能であり,ロボット把持と操作のために適切にサイズされる,一組のy groのオブジェクトを提案する。これらの物体の3D走査テクスチャ化モデル,合成訓練データの生成,および,部分オクルージョン,極端照明変動,画像当たりの多重インスタンス,および大きな多様な姿勢を示す,挑戦的なクラッタシーンにおける物体のRGBD画像を提供した。半自動RGBD-to-モデルテクスチャ対応を用いて,画像を数ミリメータ以内に正確なグランドトルースで注釈付けした。また,明示的な計数を必要とせずに物体形状における対称性に対してロバストであるハンガリー割当アルゴリズムに基づくADD-Hと呼ばれる新しい姿勢評価メトリックを提案した。検証と試験セットの両方に対するベースライン性能と共に,全てのトイグラウンドオブジェクトに対する事前訓練姿勢推定子を共有した。このデータセットをコミュニティに提供し,コンピュータビジョン研究者の努力をロボット学者のニーズと結びつけた。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , パターン認識

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