Abstract-Vi tar itu med problemet med att spåra 6-DoF pose av ett objekt medan det manipuleras av en människa eller en robot. Vi använder ett dynamiskt Bayesianskt nätverk för att utföra slutledning och beräkna en bakre fördelning över det aktuella objektet pose. Beroende på om en robot eller en människa manipulerar objektet använder vi en processmodell med eller utan kunskap om styringångar. Observationer erhålls från en avståndskamera. I motsats till tidigare metoder för objektspårning modellerar vi explicit självocklusioner och ocklusioner från miljön, t.ex. den mänskliga eller robotiska handen. Detta leder till en starkt icke-linjär observationsmodell och ytterligare beroenden i Bayesiens nätverk. Vi använder ett RaoBlackwelliserat partikelfilter för att beräkna en uppskattning av objektet poserar varje gång steg. I en uppsättning experiment visar vi vår metods förmåga att exakt och robust spåra objektet i realtid medan det manipuleras av en människa eller en robot.
I REF föreslår vi en metod för att spåra 6-DoF-posen av ett stelt objekt med tanke på dess form.
Probabilistic Object Tracking using a Range Camera
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}