EXOT：用于移动物体安全机器人操作的退出感知目标跟踪器
计算机视觉与模式识别
2024-05-07 v1
摘要
当前的机器人手操作仅在有限环境中以可预测位置处的物体为对象进行狭窄操作。因此，当目标物体的位置严重偏离预期位置时，机器人有时会以意外方式响应，尤其在与人类协作操作时。为安全机器人操作，我们提出了安装在机器人手相机上的退出感知目标跟踪器（EXOT），用于在操作过程中识别物体的缺失。机器人通过检查跟踪器包含目标物体的边界框输出来决定是否继续。我们采用分布外分类器以获得更准确的目标识别，因为跟踪器可能将背景误跟踪为目标物体。据我们所知，我们的方法是首个将分布外分类技术应用于跟踪器输出的方法。我们在第一人称视频基准数据集 TREK-150 以及我们从 UR5e 机器人收集的自定义数据集 RMOT-223 上评估了我们的方法。然后我们在 UR5e 机器人上以传送带寿司任务实时测试我们的跟踪器，以检验跟踪器跟踪目标餐盘并确定退出状态的能力。我们的跟踪器显示出比基线方法高 38% 的退出感知性能。数据集与代码将在 https://github.com/hskAlena/EXOT 发布。
引用
@article{arxiv.2306.05262,
title = {EXOT: Exit-aware Object Tracker for Safe Robotic Manipulation of Moving Object},
author = {Hyunseo Kim and Hye Jung Yoon and Minji Kim and Dong-Sig Han and Byoung-Tak Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.05262},
year = {2024}
}
备注
2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)