面向离散结构现场自主机器人装配的BIM辅助物体识别
机器人学
2019-08-23 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
在非结构化环境中运行的自主装配应用机器人需要精确的方法来定位现场的建造构件。然而，由于将物体与系统关联的繁琐设置以及无法处理构件的不完美性，当前可用的物体检测系统并未针对建造应用进行良好优化。本文提出了一种灵活的物体位姿估计框架，使机器人能够自主处理现场建造构件，并具备一定的容错能力，以构建特定的设计目标，而无需对构件进行分类或标记。我们实现了一种物体识别方法，该方法利用建筑信息模型（BIM）中所有物体的虚拟表示模型，在场景中自主搜索最佳匹配的物体。设计布局用于引导机器人抓取和操作找到的构件，以构建所需的结构。我们通过在自动离散墙体装配工作流程中进行测试来验证所提出的框架。尽管精度未达预期，但我们分析了可能导致此不精确性的原因，为未来的改进铺平了道路。
引用
@article{arxiv.1908.08209,
title = {BIM-assisted object recognition for the on-site autonomous robotic assembly of discrete structures},
author = {Mohamed Dawod and Sean Hanna},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.08209},
year = {2019}
}