Abstract-Vi presenterar en visuellt guidad, dual-arm, industriell robotsystem som kan autonomt platta kläder med hjälp av en ny visuell uppfattning pipeline som helt tolkar högkvalitativa RGB-D-bilder av en klädscen baserad på en aktiv stereo robot huvud. En segmenterad klädseriekarta är B-Spline slätas ut innan den tolkas med hjälp av form- och topologianalys i "rynkliga" strukturer. Längden, bredden och höjden på varje rynka används för att kvantifiera topologin för varje rynka och därmed ranka rynkor efter storlek så att en girig algoritm kan identifiera den största rynka närvarande. En tillplattande plan optimerad för den största upptäckta rynken är formulerad baserat på dual-arm manipulering. Vi rapporterar valideringen av vårt självständiga tillplattande beteende och observerar att dubbelarmsutjämning kräver betydligt färre manipulationer än enarmsutjämning. Våra experimentella resultat visar också att platta processen är starkt påverkad av kvaliteten på RGB-D-sensorn: användning av en anpassad off-the-shälf hög-upplösning stereo-baserade sensorsystem överträffade en kommersiell låg-upplösning kinect-liknande kamera i form av nödvändiga plattare iterationer.
Å andra sidan implementerades i REF en visuell perception pipeline baserad på en aktiv stereo robot huvud för autonoma platta kläder.
Accurate garment surface analysis using an active stereo robot head with application to dual-arm flattening
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}