Abstract-Robust perception är en viktig förmåga för robotisk manipulation i ostrukturerade scener. I detta sammanhang är en fullständig bedömning av relevanta objekt i en scen ett avgörande steg mot införandet av robotar i hushållsmiljöer. I detta dokument presenterar vi ett tillvägagångssätt för att bygga metriska 3D-modeller av objekt med hjälp av lokala deskriptorer från flera bilder. Varje modell är optimerad för att passa en uppsättning kalibrerade träningsbilder, vilket ger bästa möjliga anpassning mellan 3D-modellen och det verkliga objektet. Med en ny testbild matchar vi de lokala deskriptorerna till våra lagrade modeller online med hjälp av en ny kombination av RANSAC- och Mean Shift-algoritmerna för att registrera flera fall av varje objekt. Ett robust initialiseringssteg möjliggör godtycklig rotation, översättning och skalning av objekt i testbilderna. Det resulterande systemet ger markörless 6-DOF pose estimation för komplexa objekt i belamrade scener. Vi ger experimentella resultat som visar orientering och översättning riktighet, samt en fysisk implementation av pose output som används av en autonom robot för att utföra grepp i mycket belamrade scener.
Till exempel, en svart-box icke-linjär optimering algoritm kan användas för att minimera re-projection fel av SIFT-punkter från objektmodellen och 2D-punkter i testbilden REF.
Object recognition and full pose registration from a single image for robotic manipulation
{'venue': '2009 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2009 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}