Abstract-Pose uppskattning av deformerbara objekt är ett grundläggande och utmanande problem inom robotik. Vi presenterar en ny lösning på detta problem genom att först rekonstruera en 3D-modell av objektet från en låg kostnad djupsensor som Kinect, och sedan söka en databas med simulerade modeller i olika poser för att förutsäga posen. Med tanke på bullriga djupbilder från 360-graders vyer av målobjektet som förvärvats från Kinect-sensorn, rekonstruerar vi en smidig 3D-modell av objektet med hjälp av djupbildssegmentering och volymetrisk fusion. Sedan med en effektiv funktion extraktion och matchningsschema, vi söker i databasen, som innehåller ett stort antal deformerbara objekt i olika poser, för att få den mest liknande modell, vars pose sedan antas som förutsägelse. Omfattande experiment visar på bättre precision och storleksordningar jämfört med vårt tidigare arbete. En ytterligare fördel med vår metod är att den producerar en högkvalitativ meshmodell och kameraposition, vilket är nödvändigt för andra uppgifter som regrasping och objektmanipulering.
Ett ytterligare arbete REF rekonstruerar först en 3D-modell av objektet via en Kinect, och sedan söker en databas av simulerade modeller för att förutsäga pose.
Real-time pose estimation of deformable objects using a volumetric approach
{'venue': '2014 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2014 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}