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J-GLOBAL ID：202202247128776808   整理番号：22A0313325

オブジェクト検出ベースタスクにおけるロボットエンドエフェクタ搭載Camera姿勢最適化【JST・京大機械翻訳】

Robot End-Effector Mounted Camera Pose Optimization in Object Detection-Based Tasks

著者 (7件)： Roveda Loris (Istituto Dalle Molle di studi sull’Intelligenza Artificiale (IDSIA), Scuola Universitaria Professionale della Svizzera Italiana (SUPSI), Universita della Svizzera Italiana (USI), Manno, Switzerland) ,  Maroni Marco (Department of Mechanical Engineering, Politecnico di Milano, Lecco, Italy) ,  Mazzuchelli Lorenzo (Department of Mechanical Engineering, Politecnico di Milano, Lecco, Italy) ,  Praolini Loris (Department of Mechanical Engineering, Politecnico di Milano, Lecco, Italy) ,  Shahid Asad Ali (Istituto Dalle Molle di studi sull’Intelligenza Artificiale (IDSIA), Scuola Universitaria Professionale della Svizzera Italiana (SUPSI), Universita della Svizzera Italiana (USI), Manno, Switzerland) ,  Bucca Giuseppe (Department of Mechanical Engineering, Politecnico di Milano, Lecco, Italy) ,  Piga Dario (Istituto Dalle Molle di studi sull’Intelligenza Artificiale (IDSIA), Scuola Universitaria Professionale della Svizzera Italiana (SUPSI), Universita della Svizzera Italiana (USI), Manno, Switzerland)
資料名： Journal of Intelligent & Robotic Systems  (Journal of Intelligent & Robotic Systems)
巻： 104  号： 1  ページ： 16  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0752A  ISSN： 0921-0296  CODEN： JIRSES  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： エンドエフェクタにおけるビジョンシステムを備えたロボットは,産業文脈において強力な組合せを提供し,検査応用のような広範囲の製造作業を実行することができる。マシンビジョンアルゴリズムに多くの研究が払われているが,ビジョンシステム姿勢の最適化は適切に取り組まれていない。センサ姿勢の最適化は,実際に,実際の作業場面におけるオクルージョンと衝突を避けて,物体検出性能を増加できる。したがって,ビジョンシステムの姿勢を最適化できる手法の開発は,本論文の主目的である。このような最適化のための完全なパイプラインを提案し,次の主成分,即ち,作業シーン再構成,ロボット-環境衝突モデリング,物体検出,センサ姿勢最適化(Bayes最適化の活用,最新の方法論の状態),および無衝突ロボット運動計画で構成した。提案した方法を検証するために,2つの物体検出ベースタスクを考慮して,実験テストを実行した。エンドエフェクタにIntelRealSense D400を備えたFranka EMIKA Pandaロボットをロボットプラットフォームとして採用した。達成した結果は,オフライン最適化(即ち,実行シミュレーション)のための実作業環境の高忠実度再構成と,センサ姿勢を定義するために採用したBayes最適化ベース手法の能力を示す。提案した最適化方法論を格子点手法と比較し,カメラ姿勢最適化目的に対する性能改善を示した。環境再構成(計算資源を減らし,3D再構成における測定ノイズを避けるため)の代わりに,作業シーンのディジタルツイン(利用可能な)を利用する可能性を示すために,追加実験を行った。得られた結果は,このようなディジタルツインを用いた提案パイプラインの実現可能性を示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature B.V. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  カメラ ,  *最適化 ,  シミュレーション ,  *ロボット ,  最適化手法 ,  産業用ロボット ,  モデリング ,  作業環境 ,  コンピュータビジョン ,  オクルージョン
準シソーラス用語： *物体検出 ,  ロボットプラットフォーム ,  運動計画 ,  マシンビジョン ,  3D画像再構成 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Cameraホースの最適化 ,  Bayes最適化 ,  視覚システム ,  産業4.0 ,  産業用ロボット ,  検査作業

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 (6件)： オブジェクト検出 ,  タスク ,  ロボット ,  エンドエフェクタ ,  姿勢 ,  最適化