Abstract-Vi presenterar en metod för flerklassig segmentering från RGB-D-data i en realistisk lagerplockningsinställning. Metoden beräknar pixelvisa sannolikheter och kombinerar dem för att hitta en sammanhängande objektsegmentering. Den segmenterar på ett tillförlitligt sätt objekt i belamrade scenarier, även när föremål är genomskinliga, reflekterande, mycket deformerbara, har suddiga ytor, eller består av löst kopplade komponenter. Den robusta prestandan är ett resultat av utnyttjandet av problemstrukturen i lageranläggningen. Den föreslagna metoden visade sina möjligheter som en del av vårt vinnande bidrag till 2015 Amazon Picking Challenge. Vi presenterar en detaljerad experimentell analys av olika informationskällors bidrag, jämför vår metod med standardsegmenteringstekniker och bedömer eventuella förlängningar som ytterligare förbättrar algoritmens kapacitet. Vi släpper våra program och datamängder som öppen källkod.
Särskilt den flerklassiga segmentering som används i REF hjälper laget att uppnå det vinnande bidraget till APC 2015.
Probabilistic multi-class segmentation for the Amazon Picking Challenge
{'venue': '2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}