Abstract-Tracking 6D-poser av objekt från videor ger rik information till en robot att utföra olika uppgifter som manipulation och navigering. I detta arbete formulerar vi 6D objektet utgör spårningsproblem i Rao-Blackwellized partikelfiltrering ram, där 3D rotation och 3D översättning av ett objekt är frikopplat. Denna faktorisering tillåter vårt tillvägagångssätt, som kallas PoseRBPF för att effektivt uppskatta 3D-översättningen av ett objekt tillsammans med den fullständiga fördelningen över 3D rotationen. Detta uppnås genom att diskretisera rotationsutrymmet på ett finkornigt sätt, och träna en auto-encoder nätverk för att konstruera en kodbok med funktioner inbäddade för de diskretiserade rotationer. Som ett resultat av detta, PoseRBPF kan spåra objekt med godtyckliga symmetrier samtidigt upprätthålla adekvat bakre fördelningar. Vår strategi uppnår toppmoderna resultat på två 6D utgör riktmärken för uppskattning. En video som visar experimenten finns på https://youtu.be/lE5gjzRKWuA.
Senaste arbetet REF formulerar 6D objektet utgör spårningsproblem i Rao-Blackwellized partikelfiltrering ram.
PoseRBPF: A Rao-Blackwellized Particle Filter for 6D Object Pose Tracking
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}