面向建筑自动化的端到端实时视觉感知框架
机器人学
2021-07-28 v1
摘要
在这项工作中，我们提出了一种机器人解决方案以自动化砌墙任务。为此，我们提出了一种端到端视觉感知框架，可快速检测并定位杂乱环境中的砖块。此外，我们提出了一种融合上述信息的轻量计算砖块位姿估计方法。所提出的检测网络相比 YOLO 和 SSD 预测旋转框，从而在预测框区域内最大化对象区域。另外，报告了精确率 P、召回率 R 和平均精度均值 (mAP) 分数以评估所提框架。我们观察到，对于我们的任务，所提方案优于直立边界框检测器。进一步，我们将所提视觉感知框架部署于配备 UR5 机械臂的机器人系统，并演示该系统能以自主模式成功复现简化版的砌墙任务。
引用
@article{arxiv.2107.12701,
title = {End-To-End Real-Time Visual Perception Framework for Construction Automation},
author = {Mohit Vohra and Ashish Kumar and Ravi Prakash and Laxmidhar Behera},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.12701},
year = {2021}
}
备注
The paper has been accepted as a regular paper in IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), 2021