Bezier-based Regression Feature Descriptor for Deformable Linear Objects

要約

この論文では、ベジェ曲線を使用して元の幾何学的形状を表現する、変形可能な線形オブジェクトの特徴抽出アプローチを示します。
提案された抽出戦略はパラメータ化手法と組み合わせられ、目標は視覚フィードバック RGB 画像から回帰特徴を計算し、最終的に低次元潜在空間で効率的な形状特徴を取得することです。
既存の文学作品は、複雑な特徴を統一された枠組みで捉えることができないことがよくあります。
また、ロボットが操作を完了するようにガイドするためにローカル形状記述子のみが使用されるシナリオでも困難を伴います。
これらの課題に対処するために、ベジェ曲線と線形回帰の力を利用して回帰特徴を生成するパラメータ化アプローチを使用した特徴抽出手法を提案します。
提案された抽出方法は、位相的特徴とノードの特徴を効果的に捕捉するため、変形オブジェクト操作タスクに適しています。
提示された方法を評価するために、大量のシミュレーションが実行されます。
我々の結果は、提案された方法が予測精度、ロバスト性、計算効率の点で既存の方法よりも優れていることを示しています。
さらに、私たちのアプローチは、予測されたリンクから有意義な洞察を抽出することを可能にし、それによって変形可能な線状オブジェクトの形状のより良い理解に貢献します。
全体として、この研究は、形状表現におけるベジェ曲線の使用において重要な前進を表しています。

要約(オリジナル)

In this paper, a feature extraction approach for the deformable linear object is presented, which uses a Bezier curve to represent the original geometric shape. The proposed extraction strategy is combined with a parameterization technique, the goal is to compute the regression features from the visual-feedback RGB image, and finally obtain the efficient shape feature in the low-dimensional latent space. Existing works of literature often fail to capture the complex characteristics in a unified framework. They also struggle in scenarios where only local shape descriptors are used to guide the robot to complete the manipulation. To address these challenges, we propose a feature extraction technique using a parameterization approach to generate the regression features, which leverages the power of the Bezier curve and linear regression. The proposed extraction method effectively captures topological features and node characteristics, making it well-suited for the deformation object manipulation task. Large mount of simulations are conducted to evaluate the presented method. Our results demonstrate that the proposed method outperforms existing methods in terms of prediction accuracy, robustness, and computational efficiency. Furthermore, our approach enables the extraction of meaningful insights from the predicted links, thereby contributing to a better understanding of the shape of the deformable linear objects. Overall, this work represents a significant step forward in the use of Bezier curve for shape representation.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google