Viewpoint Generation using Feature-Based Constrained Spaces for Robot Vision Systems

要約

さまざまなシステムおよびプロセスの制約を考慮した上で視点を効率的に計算することは、ビジョン タスクを実行しようとするときに、どのロボット ビジョン システムでも直面する共通の課題です。
基礎研究は、この問題に取り組むための確実で健全な解決策を提供してきましたが、その正式な説明を提示し、ロボットビジョンシステムの異質性を考慮し、統合された解決策を提供する総合的なフレームワークは未解決のままです。
したがって、この出版物では、幾何学的問題として視点の生成を概説し、それを解決するためのバックボーンとして特徴ベースの制約空間 ($\mathcal{C}$-spaces) に基づく一般化された理論的フレームワークを紹介します。
$\mathcal{C}$ 空間は、視点制約が及ぶ位相空間として理解でき、そこでは、対象となる制約を満たしながら特徴を取得するためにセンサーを配置できます。
本研究は、多くの視点制約が $\mathcal{C}$-spaces として効率的に定式化され、幾何学的で決定論的かつ閉じた解を提供できることを示しています。
導入された $\mathcal{C}$ 空間は、現在のフレームワークをさまざまなアプリケーションやロボット ビジョン システムに簡単に移行できるように、一般的なドメインと視点の制約モデルに基づいて特徴付けられています。
導入された概念の有効性と効率は、シミュレーションベースのシナリオで検証され、2 つの異なるセンサーで構成される実際のロボット ビジョン システムで検証されます。

要約(オリジナル)

The efficient computation of viewpoints under consideration of various system and process constraints is a common challenge that any robot vision system is confronted with when trying to execute a vision task. Although fundamental research has provided solid and sound solutions for tackling this problem, a holistic framework that poses its formal description, considers the heterogeneity of robot vision systems, and offers an integrated solution remains unaddressed. Hence, this publication outlines the generation of viewpoints as a geometrical problem and introduces a generalized theoretical framework based on Feature-Based Constrained Spaces ($\mathcal{C}$-spaces) as the backbone for solving it. A $\mathcal{C}$-space can be understood as the topological space that a viewpoint constraint spans, where the sensor can be positioned for acquiring a feature while fulfilling the regarded constraint. The present study demonstrates that many viewpoint constraints can be efficiently formulated as $\mathcal{C}$-spaces providing geometric, deterministic, and closed solutions. The introduced $\mathcal{C}$-spaces are characterized based on generic domain and viewpoint constraints models to ease the transferability of the present framework to different applications and robot vision systems. The effectiveness and efficiency of the concepts introduced are verified on a simulation-based scenario and validated on a real robot vision system comprising two different sensors.

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