mBEST: Realtime Deformable Linear Object Detection Through Minimal Bending Energy Skeleton Pixel Traversals

要約

変形可能な材料のロボット操作は、多くの場合、リアルタイムの視覚的フィードバックを必要とする困難な作業です。
これは、変形可能な線形オブジェクト (DLO) または「ロッド」に特に当てはまります。その細くて柔軟な構造により、適切な追跡と検出が自明ではなくなります。
この課題に対処するために、セグメンテーション マスクと共に各 DLO の中心線の順序付けられたピクセル シーケンスを生成できる DLO のリアルタイム検出のための堅牢なアルゴリズムである mBEST を提示します。
私たちのアルゴリズムは、DLO のバイナリ マスクを取得し、それを薄くしてスケルトン ピクセル表現を生成します。
スケルトンを改良してトポロジーの正確性を確保した後、ピクセルをトラバースして、それぞれの固有の DLO に沿ったパスを生成します。
アルゴリズムの中核として、DLO の累積曲げエネルギーを最小化するパスの組み合わせを選択することで、交差をロバストに処理できると仮定します。
このシンプルで直感的な定式化が、多数の散発的な交差と分散の高い曲率を持つ DLO を検出するための最先端の方法よりも優れていることを示します。
さらに、私たちの方法は、リアルタイム アプリケーションを可能にする以前のアルゴリズムの 15 FPS と比較して、約 40 FPS の大幅なパフォーマンスの向上を達成します。

要約(オリジナル)

Robotic manipulation of deformable materials is a challenging task that often requires realtime visual feedback. This is especially true for deformable linear objects (DLOs) or ‘rods’, whose slender and flexible structures make proper tracking and detection nontrivial. To address this challenge, we present mBEST, a robust algorithm for the realtime detection of DLOs that is capable of producing an ordered pixel sequence of each DLO’s centerline along with segmentation masks. Our algorithm obtains a binary mask of the DLOs and then thins it to produce a skeleton pixel representation. After refining the skeleton to ensure topological correctness, the pixels are traversed to generate paths along each unique DLO. At the core of our algorithm, we postulate that intersections can be robustly handled by choosing the combination of paths that minimizes the cumulative bending energy of the DLO(s). We show that this simple and intuitive formulation outperforms the state-of-the-art methods for detecting DLOs with large numbers of sporadic crossings and curvatures with high variance. Furthermore, our method achieves a significant performance improvement of approximately 40 FPS compared to the 15 FPS of prior algorithms, which enables realtime applications.

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