EfficientPPS: Part-aware Panoptic Segmentation of Transparent Objects for Robotic Manipulation

要約

病院での支援業務に自律型ロボットを使用すると、資格のあるスタッフを解放し、患者ケアを改善できる可能性があります。
しかし、病院環境では変形可能な透明な物体が遍在しているため、視覚ベースの認識システムに重大な課題が生じています。
我々は、部分認識パノプティックセグメンテーションのためのニューラルアーキテクチャであるEfficientPPSを紹介します。これは、ロボットに把握および操作タスクのための意味論的に豊富な視覚情報を提供します。
また、トレーニング プロセスへの人間の関与の必要性を減らすために、教師なしデータの収集とラベル付けの方法も紹介します。
EfficientPPS は、現実世界の病院のオブジェクトを含むデータセットで評価され、協働ロボット アームで透明な輸液バッグを把握する際に堅牢かつ効率的であることが実証されています。

要約(オリジナル)

The use of autonomous robots for assistance tasks in hospitals has the potential to free up qualified staff and im-prove patient care. However, the ubiquity of deformable and transparent objects in hospital settings poses signif-icant challenges to vision-based perception systems. We present EfficientPPS, a neural architecture for part-aware panoptic segmentation that provides robots with semantically rich visual information for grasping and ma-nipulation tasks. We also present an unsupervised data collection and labelling method to reduce the need for human involvement in the training process. EfficientPPS is evaluated on a dataset containing real-world hospital objects and demonstrated to be robust and efficient in grasping transparent transfusion bags with a collaborative robot arm.

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