利用基于螺旋的新型轨迹形状表示增强刚体运动轨迹分割
机器人学
2024-10-28 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
轨迹分割是指将一条轨迹划分为有意义的连续子轨迹。本文关注三维刚体运动的轨迹分割。文献中大多数分割方法将刚体的轨迹表示为点轨迹,仅考虑其平移而忽略其旋转。我们提出了一种用于刚体运动的新型轨迹表示,它同时包含平移与旋转,并且还具有若干不变性性质。该表示由一个几何进展率和一个三阶轨迹形状描述子组成。利用螺旋理论的概念使该表示具有时间不变性,并且对刚体参考点的选择也不变。这种新表示在自监督分割方法中得到了验证,包括在仿真中以及使用人类演示的倒水动作的真实记录。结果表明,与常规表示相比,该方法对具有不同特征的连续子运动检测更鲁棒,且分割更一致。我们相信其他现有分割方法可受益于使用该轨迹表示以提升其不变性。
引用
@article{arxiv.2309.11413,
title = {Enhancing motion trajectory segmentation of rigid bodies using a novel screw-based trajectory-shape representation},
author = {Arno Verduyn and Maxim Vochten and Joris De Schutter},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.11413},
year = {2024}
}
备注
This work has been submitted to the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) for possible publication