Abstract-Vi föreslår en ny lösning för objektdetektering, lokalisering och pose estimering med tillämpningar i robotseende. Den föreslagna metoden är särskilt tillämplig när föremålen av intresse inte får vara rikt texturerade och är nedsänkta i tungt skräp. Vi visar att en multiflashkamera (MFC) ger exakt separation av djupkanter och texturkanter i sådana scener. Sedan omformulerar vi problemet, eftersom en av att hitta matchningar mellan de djupkanter som erhålls i en eller flera MFC-bilder till de utgivna djupkanterna som beräknas offline med 3D CAD-modell av objekten. För att underlätta korrekt matchning av dessa binära djupkantskartor introducerar vi en ny kostnadsfunktion som respekterar både positionen och den lokala orienteringen för varje kantpixel. Denna kostnadsfunktion är betydligt överlägsen traditionella Chamfer kostnad och leder till korrekt matchning även i kraftigt belamrade scener där traditionella metoder är opålitliga. Vi presenterar en sub-linjär tidsalgoritm för att beräkna kostnadsfunktionen med hjälp av tekniker från 3D avstånd transformer och integrerade bilder. Slutligen föreslår vi också en multi-view-baserad pose-raffinaderialgoritm för att förbättra den uppskattade posen. Vi implementerade algoritmen på en industriell robotarm och erhöll position och vinkeluppskattning noggrannhet i storleksordningen 1 mm och 2 • respektive för en mängd olika delar med minimal textur.
Liu m.fl. REF monterade MF-kameror på robotar för att förbättra objektdetektering, lokalisering och pose assessment i tung röra.
Pose estimation in heavy clutter using a multi-flash camera
{'venue': '2010 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2010 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}