Abstract-This paper presenterar en metod för att bestämma grov form av ett objekt. Detta är ett steg i utvecklingen av ett "One Click Grasping Tool", ett greppverktyg för vardagsföremål för en assisterande robot tillägnad äldre eller funktionshindrade. Målet är att bestämma den fyrhörning som i bästa fall ungefär motsvarar formen på ett okänt objekt med hjälp av multi-view mätningar. Icke-linjära optimeringsmetoder anses uppnå detta mål. Eftersom flera vyer är nödvändiga, beaktas en aktiv visionsprocess för att minimera osäkerheten om de uppskattade parametrarna och bestämma nästa bästa vy. Slutligen presenteras resultat som visar att metoden är giltig. Mycket teknik återstår att utveckla för att hjälpa människor med funktionshinder. Robot hjälp kan hjälpa dessa människor att återfå vissa manipulation kapacitet genom att uppnå åtgärder som att bära, greppa, plocka upp och flytta föremål [11]. Allteftersom svårighetsgraden av patientens handikapp ökar, ökar komplexiteten i de produkter som ska användas. Detta kräver betydande insatser för att förenkla samspelet mellan patienten och dessa anordningar. Detta dokument presenterar vårt arbete och resultat som produceras på ett "One Click Grasping Tool", en lösning för att greppa vardagsföremål som bara kräver ett klick från användaren. Syftet med detta arbete är att ge ett intuitivt verktyg som kan gripa föremål som presenteras på ett ostrukturerat sätt och utan tidigare känd form [4]. Robotsystemet är en manipulator som kan monteras antingen på en rullstol eller på en mobil robot. Den är utrustad med en gripare och två kameror. En kamera är monterad på effektorn. Den andra är monterad på toppen av rullstolen eller på den mobila basen och observerar scenen. I ett tidigare arbete [4] har vi föreslagit en metod som låter användaren, genom ett enda klick, välja objektet av intresse i fjärrkameravyn. Efter ett söksteg fokuseras sedan effektorns kamera automatiskt på objektet. Men systemet behöver mer information för att uppnå ett relevant grepp om ett okänt objekt i en okänd ställning. Det här är måltavlan i den här tidningen. Det antas att ett konvext stelt föremål kan greppas genom att griparen anpassas till dess minimala dimension samtidigt som det är vinkelrätt mot sin huvudaxel. Dessa är de funktioner som måste återvinnas från en uppsättning bilder av objektet. Låt oss förespråka att vårt mål inte är att bygga en korrekt 3D-objektrekonstruktion utan att samla in tillräckligt med information för att en manipulator ska kunna fatta den med hjälp av visuell servoteknik. Vårt tillvägagångssätt bygger på konturanalys och implicita 3D-rekonstruktionsmetoder. I detta dokument modelleras de aktuella föremålen av kvadratiska funktioner. De har egendomen att projicera som konik som kan spåras över en bildsekvens. Därefter, parametrarna för den fyrhörning som passar bilden data uppskattas med hjälp av icke-linjära minimering tekniker. Beroende på de åsikter som intas, kan viss tvetydighet finnas kvar på de uppskattade parametrarna för kvadricen. Därför är en aktiv vision steg beaktas för att minimera osäkerheten på parametrarna uppskattning och bestämma nästa bästa vy. Under de senaste årtiondena har grepp om okända föremål undersökts. Denna typ av ansökan väcker flera frågor. Den första är valet av den information som används för att utföra greppet. Den andra handlar om en "exploration" uppgift som gör det möjligt för sensorer att få relevant information. När det gäller bildbaserade metoder för att greppa ett okänt objekt föreslår [7] att man använder information om stereoseendet för att bestämma grepppunkterna. Föremålet att fatta ligger i en känd scen. Objektsegmenteringen utförs av en enkel bildskillnad mellan den aktuella vyn och den kända bakgrunden. Sedan 3D-skelettet av objektet beräknas och används för att bestämma grepppunkterna. I [12] en metod för att beslagta okända plan mörka objekt på en vit tabell föreslås. Grippunkterna bestäms med hjälp av 2D-ögonblicken. I [6] den ellipsoid som bäst passar ett objekt som ställs på en texturerad bakgrund hittas. En parametrisk rörelseuppskattningsalgoritm [10] används för att upptäcka det objekt som inte befinner sig i scenens huvudplan. Sedan, med hjälp av ett probabilistiskt schema, den ellipsoid som är inne i skärningspunkten mellan alla koner som genereras av bilden konturer beräknas. I [13] grepppunkterna för ett objekt med okänd form definieras med hjälp av en inlärd modelldatabas. Man lär sig fem kategorier av objektformer och deras grepppunkter. När ett nytt föremål måste greppas är det förknippat med en kategori som bestämmer dess grepppunkter. Med tanke på dessa fem modeller, en enorm mängd olika objekt greppas i ostrukturerade miljöer. I [15] objektet representeras av en uppsättning superellipsoider. En lasersensor är servo på ett sådant sätt för att minska osäkerheten på de uppskattade 3D-funktionerna. Även om det handlar om det olika området för objektigenkänning, kan detta tillvägagångssätt vara relaterat till vårt. Medan denna teknik är baserad på 3D-punkter som tillhandahålls av en laserområdessökare, vår teknik
Inmatning av användaren tas för att initiera objekt segmentering med aktiva konturer i REF.
Active rough shape estimation of unknown objects
{'venue': '2008 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2008 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}