Realtime Robust Shape Estimation of Deformable Linear Object

要約

連続体オブジェクトとマニピュレータのリアルタイム形状推定は、正確な計画と制御パラダイムを開発するために不可欠です。
カメラ画像から高密度の点群を作成したり、変形可能な物体上で識別可能なマーカーを使用したりする既存の方法には、大きな連続オブジェクト/マニピュレータのリアルタイム追跡には限界があります。
マーカーの物理的な遮蔽により、正確な形状推定が損なわれる場合があります。
我々は、分散された順序付けされていないキーポイントを使用して、線形変形可能なオブジェクトの形状をリアルタイムで推定するロバストな方法を提案します。
堅牢な確率ベースのラベル付けアルゴリズムを利用することで、私たちのアプローチは検出されたキーポイントの真の順序を特定し、区分的スプライン補間を使用して形状を再構築します。
このアプローチは、キー ポイントの数と 2 つの隣接するポイント間の間隔を知ることにのみ依存します。
キーポイントが部分的に遮蔽された場合のメソッドの堅牢性を実証します。
提案された方法は、長さ 1 m、半径 5 mm のケーブルの形状を追跡するための Unity のシミュレーションにも統合されています。
シミュレーション結果は、私たちが提案したアプローチが連続体の中心線に対して 1.07% の平均長さ誤差と 2.11 mm の平均断面誤差を達成することを示しています。
高負荷のケーブルを追跡および推定する実際の実験により、提案されたアプローチが閉塞および複雑なもつれシナリオの下で堅牢であることが証明されています。

要約(オリジナル)

Realtime shape estimation of continuum objects and manipulators is essential for developing accurate planning and control paradigms. The existing methods that create dense point clouds from camera images, and/or use distinguishable markers on a deformable body have limitations in realtime tracking of large continuum objects/manipulators. The physical occlusion of markers can often compromise accurate shape estimation. We propose a robust method to estimate the shape of linear deformable objects in realtime using scattered and unordered key points. By utilizing a robust probability-based labeling algorithm, our approach identifies the true order of the detected key points and then reconstructs the shape using piecewise spline interpolation. The approach only relies on knowing the number of the key points and the interval between two neighboring points. We demonstrate the robustness of the method when key points are partially occluded. The proposed method is also integrated into a simulation in Unity for tracking the shape of a cable with a length of 1m and a radius of 5mm. The simulation results show that our proposed approach achieves an average length error of 1.07% over the continuum’s centerline and an average cross-section error of 2.11mm. The real-world experiments of tracking and estimating a heavy-load cable prove that the proposed approach is robust under occlusion and complex entanglement scenarios.

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