Mobile MoCap: Retroreflector Localization On-The-Go

要約

レトロリフレクタの追跡によるモーション キャプチャ (MoCap) は、ロボット工学で頻繁に使用される高精度の姿勢推定を取得します。
MoCap とは異なり、基準マーカー ベースの追跡方法では、相対的な位置特定を実行するために静的なカメラのセットアップは必要ありません。
基準マーカーに基づく一般的なポーズ推定システムは、MoCap よりもローカリゼーションの精度が低くなります。
解決策として、モバイル MoCap を提案します。これは、動的環境での正確な相対位置特定のために安価な近赤外線カメラを使用するシステムです。
6-DoF (6 自由度) 追跡を実行し、モーション ブラーを減らすために最小限のカメラ露出時間で動作するレトロリフレクター機能検出器を提示します。
モバイル ロボットのセットアップでさまざまなローカリゼーション手法を評価するために、再帰反射と基準マーカーの追跡をそれぞれ目的として、標準の RGB カメラと同様にモバイル MoCap システムを精密に制御されたリニア レールに取り付けます。
距離、マーカーの視野角、相対速度を変えて、2 つのシステムを相互にベンチマークします。
当社のステレオベースのモバイル MoCap アプローチは、基準アプローチよりも高い位置と向きの精度を取得します。
Mobile MoCap のコードは ROS 2 に実装されており、https://github.com/RIVeR-Lab/mobile_mocap で公開されています。

要約(オリジナル)

Motion capture (MoCap) through tracking retroreflectors obtains high precision pose estimation, which is frequently used in robotics. Unlike MoCap, fiducial marker-based tracking methods do not require a static camera setup to perform relative localization. Popular pose-estimating systems based on fiducial markers have lower localization accuracy than MoCap. As a solution, we propose Mobile MoCap, a system that employs inexpensive near-infrared cameras for precise relative localization in dynamic environments. We present a retroreflector feature detector that performs 6-DoF (six degrees-of-freedom) tracking and operates with minimal camera exposure times to reduce motion blur. To evaluate different localization techniques in a mobile robot setup, we mount our Mobile MoCap system, as well as a standard RGB camera, onto a precision-controlled linear rail for the purposes of retroreflective and fiducial marker tracking, respectively. We benchmark the two systems against each other, varying distance, marker viewing angle, and relative velocities. Our stereo-based Mobile MoCap approach obtains higher position and orientation accuracy than the fiducial approach. The code for Mobile MoCap is implemented in ROS 2 and made publicly available at https://github.com/RIVeR-Lab/mobile_mocap.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google