6D Assembly Pose Estimation by Point Cloud Registration for Robot Manipulation

要約

困難なタスクを実行するためのロボット操作スキルに対する要求は、最近大幅に増加しています。
これらのタスクを器用に実行するために、ロボットはシーンを理解し、ロボット制御入力に変換する有用な情報を抽出するための認識ツールを必要とします。
この目的を達成するために、最近の研究では、正確な結果をもたらすさまざまな物体姿勢推定および把握姿勢検出方法が導入されています。
組立姿勢推定は、ビンピッキングやピックアンドプレイスタスクと比較して、オブジェクトの配置に関するより詳細な情報を必要とするため、ロボット組立において二次的ではありますが、非常に望ましいスキルです。
ただし、アジャイル フレームワークでの統合は複雑であるため、研究では見落とされることがよくあります。
この問題に対処するために、RGB-D 入力と関連オブジェクトの 3D CAD モデルを使用したアセンブリ姿勢推定方法を提案します。
このフレームワークは、シーンのセマンティック セグメンテーションと、6D ポーズを推定するために CAD モデルから導出されたターゲット点群に対してローカル サーフェスの点群を登録することで構成されます。
評価メトリクスとデモンストレーションを使用して、私たちの方法がオブジェクトアセンブリを組み立てるのに十分な精度を提供できることを示します。
この作品のソース コードとデータセットは、https://github.com/KulunuOS/6DAPose で見つけることができます。

要約(オリジナル)

The demands on robotic manipulation skills to perform challenging tasks have drastically increased in recent times. To perform these tasks with dexterity, robots require perception tools to understand the scene and extract useful information that transforms to robot control inputs. To this end, recent research has introduced various object pose estimation and grasp pose detection methods that yield precise results. Assembly pose estimation is a secondary yet highly desirable skill in robotic assembling as it requires more detailed information on object placement as compared to bin picking and pick-and-place tasks. However, it has been often overlooked in research due to the complexity of integration in an agile framework. To address this issue, we propose an assembly pose estimation method with RGB-D input and 3D CAD models of the associated objects. The framework consists of semantic segmentation of the scene and registering point clouds of local surfaces against target point clouds derived from CAD models to estimate 6D poses. We show that our method can deliver sufficient accuracy for assembling object assemblies using evaluation metrics and demonstrations. The source code and dataset for the work can be found at: https://github.com/KulunuOS/6DAPose

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