Abstract-Vi introducerar en algoritm för att spåra deformerbara objekt från en sekvens av punktmoln. Den föreslagna spårningsalgoritmen är baserad på en probabilistisk generativ modell som innehåller observationer av punktmolnet och de fysiska egenskaperna hos det spårade objektet och dess miljö. Vi föreslår en modifierad förväntan maximisering algoritm för att utföra maximal en efterhandsuppskattning för att uppdatera tillståndsuppskattningen vid varje steg. Vår modifiering gör det praktiskt att utföra slutledningen genom samtal till en fysiksimuleringsmotor. Detta är viktigt eftersom (i) det möjliggör användning av högt optimerade fysiksimuleringsmotorer för kärnberäkningar av vår spårningsalgoritm, och (ii) det gör det möjligt att naturligt och effektivt, redogöra för fysiska begränsningar som orsakas av kollisioner, gripa åtgärder, och materiella egenskaper i observationsuppdateringarna. Även i närvaro av de relativt stora ocklusioner som inträffar under manipulationsuppgifter, vår algoritm kan robust spåra en mängd olika typer av deformerbara objekt, inklusive sådana som är endimensionella, såsom rep; tvådimensionella, såsom tyg; och tredimensionella, såsom svampar. Vårt genomförande kan spåra dessa objekt i realtid.
Dessutom spårar REF deformerbara objekt från RGB-D-data baserat på den observerade kraften genom att integrera en fysiksimulator och probabilistisk generativ modell.
Tracking deformable objects with point clouds
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}