要約
自律型ロボット工学アプリケーションの場合、ロボットが潜在的な状態を正確に測定し、ロボット内の他のエージェント (人間と対話する協働ロボットなど) を含む環境を認識できることが重要です。
これらの測定の冗長性は、センサーの故障や外乱が発生した場合の回復プロトコルの計画と実行を可能にするため、重要です。
エンコーダベースのセンシングが利用できない場合、視覚的推定により、固有受容のスタンドアロン ソースとして低コストのセンサーとサーバーを使用することで、この冗長性を提供できます。
したがって、ロボットの形状と姿勢を組み合わせて推定し、観察されたロボットの空間を完全に理解することができます。
私たちは、リアルタイム実行を優先する詳細設定およびロボットからカメラへの姿勢推定のための手法である GISR を紹介します。
GISR は 2 つのモジュールで構成されています: (i) ロボットのおおよそのポーズと構成を効率的に計算する幾何学的初期化モジュール、および (ii) わずか数回の反復で初期解を改良する反復シルエットベースの改良モジュール。
公開されているデータセットでメソッドを評価し、GISR が既存の最先端のアプローチと競合するパフォーマンスを示し、同時に、同じクラスの既存のメソッドと比較して大幅に高速であることを示します。
私たちのコードは https://github.com/iwhitey/GISR-robot で入手できます。
要約(オリジナル)
For autonomous robotics applications, it is crucial that robots are able to accurately measure their potential state and perceive their environment, including other agents within it (e.g., cobots interacting with humans). The redundancy of these measurements is important, as it allows for planning and execution of recovery protocols in the event of sensor failure or external disturbances. Visual estimation can provide this redundancy through the use of low-cost sensors and server as a standalone source of proprioception when no encoder-based sensing is available. Therefore, we estimate the configuration of the robot jointly with its pose, which provides a complete spatial understanding of the observed robot. We present GISR – a method for deep configuration and robot-to-camera pose estimation that prioritizes real-time execution. GISR is comprised of two modules: (i) a geometric initialization module, efficiently computing an approximate robot pose and configuration, and (ii) an iterative silhouette-based refinement module that refines the initial solution in only a few iterations. We evaluate our method on a publicly available dataset and show that GISR performs competitively with existing state-of-the-art approaches, while being significantly faster compared to existing methods of the same class. Our code is available at https://github.com/iwhitey/GISR-robot.
arxiv情報
著者 | Ivan Bilić,Filip Marić,Fabio Bonsignorio,Ivan Petrović |
発行日 | 2024-05-08 08:39:25+00:00 |
arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google