Pose uppskattning är ett brett utforskat problem, vilket möjliggör många robotiska uppgifter som grepp och manipulation. I detta dokument tar vi itu med problemet med pose estimering för föremål som uppvisar rotationssymmetri, som är vanliga i människogjorda och industriella miljöer. Vårt mål är framför allt att dra slutsatser om föremål som inte setts vid träningstid, men för vilka deras 3D CAD-modeller finns tillgängliga vid testtidpunkten. Tidigare arbete har tagit itu med detta problem genom att lära sig jämföra fångade vyer av verkliga objekt med utgivna vyer av deras 3D CAD-modeller, genom att inbädda dem i ett gemensamt latent utrymme med hjälp av neurala nätverk. Vi visar att om man förbigår frågan om symmetri i detta scenario under utbildningen leder det till dålig prestanda vid provtillfället. Vi föreslår en modell som motiverar rotationssymmetri under utbildningen genom att endast ha tillgång till en liten uppsättning symmetrimärkta objekt, där man utnyttjar en stor samling omärkta CAD-modeller. Vi visar att vår strategi avsevärt överträffar ett naivt utbildat neuralt nätverk på en ny pose dataset som innehåller bilder av verktyg och hårdvara.
Corona m.fl. REF visar att förutsägelse av ordningen för rotationssymmetri kan förbättra noggrannheten i pose uppskattning.
Pose Estimation for Objects with Rotational Symmetry
{'venue': '2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}