Shape from Shading for Robotic Manipulation

要約

照明を制御すると、オブジェクト表面の法線と深さの不連続性に関する高品質の情報を低い計算コストで生成できます。
この研究では、ロボット操作のためのテーブルトップスケールのオブジェクトの高品質な情報を生成する、ロボットワークスペーススケールの制御された照明アプローチを実証します。
低入射角の指向性照明アプローチを使用すると、単色のランバーシアン オブジェクトの表面法線と深さの不連続性を正確に捉えることができます。
形状推定に対するこのアプローチは、1) 一点真空グリッパーによる汎用の把握に価値があり、2) 既知の物体の変形を測定でき、3) 既知の物体の姿勢を推定し、ロボットのワークスペース内の未知の物体を追跡できることを示します。
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要約(オリジナル)

Controlling illumination can generate high quality information about object surface normals and depth discontinuities at a low computational cost. In this work we demonstrate a robot workspace-scaled controlled illumination approach that generates high quality information for table top scale objects for robotic manipulation. With our low angle of incidence directional illumination approach, we can precisely capture surface normals and depth discontinuities of monochromatic Lambertian objects. We show that this approach to shape estimation is 1) valuable for general purpose grasping with a single point vacuum gripper, 2) can measure the deformation of known objects, and 3) can estimate pose of known objects and track unknown objects in the robot’s workspace.

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