Mobile MoCap: Retroreflector Localization On-The-Go

要約

追跡再帰反射板によるモーション キャプチャにより、ロボット工学で頻繁に使用される高精度の姿勢推定が得られます。
市販のモーション キャプチャ システムとは異なり、AprilTags などの基準マーカーベースの追跡方法は、静的なカメラのセットアップを必要とせずに相対的な位置特定を実行できます。
ただし、基準マーカーに基づく一般的な姿勢推定方法は、市販のモーション キャプチャ システムよりも位置特定の精度が低くなります。
私たちは、安価な近赤外線カメラを利用して、移動中でも正確な相対位置特定を実現するシステム、Mobile MoCap を提案します。
我々は、6-DoF (6 自由度) トラッキングを実行し、最小限のカメラ露出時間で動作してモーション ブラーを低減する再帰反射器特徴検出器を紹介します。
提案されている位置特定技術を動作中に評価するために、モバイル MoCap システムと基準マーカーに対するベンチマーク用の RGB カメラを、精密に制御されたリニア レールとサーボに取り付けます。
基準マーカーのアプローチでは、ロボット工学の位置特定に広く使用されている AprilTag を使用します。
さまざまな距離、マーカーの視野角、および相対速度で 2 つのシステムを評価します。
すべての実験条件にわたって、当社のステレオベースのモバイル MoCap システムは、基準アプローチよりも高い位置および方向の精度を実現します。
Mobile MoCap のコードは ROS 2 に実装されており、https://github.com/RIVeR-Lab/mobile_mocap で公開されています。

要約(オリジナル)

Motion capture through tracking retroreflectors obtains highly accurate pose estimation, which is frequently used in robotics. Unlike commercial motion capture systems, fiducial marker-based tracking methods, such as AprilTags, can perform relative localization without requiring a static camera setup. However, popular pose estimation methods based on fiducial markers have lower localization accuracy than commercial motion capture systems. We propose Mobile MoCap, a system that utilizes inexpensive near-infrared cameras for accurate relative localization even while in motion. We present a retroreflector feature detector that performs 6-DoF (six degrees-of-freedom) tracking and operates with minimal camera exposure times to reduce motion blur. To evaluate the proposed localization technique while in motion, we mount our Mobile MoCap system, as well as an RGB camera to benchmark against fiducial markers, onto a precision-controlled linear rail and servo. The fiducial marker approach employs AprilTags, which are pervasively used for localization in robotics. We evaluate the two systems at varying distances, marker viewing angles, and relative velocities. Across all experimental conditions, our stereo-based Mobile MoCap system obtains higher position and orientation accuracy than the fiducial approach. The code for Mobile MoCap is implemented in ROS 2 and made publicly available at https://github.com/RIVeR-Lab/mobile_mocap.

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