GlassLoc：透明杂波中基于光场感知的抓取位姿检测
机器人学
2019-09-19 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
透明物体普遍存在于灵巧机器人操作诸多感兴趣的环境中。此类透明材料给机器人感知与操作带来显著不确定性，仍是机器人学的一个开放挑战。当多个透明物体聚成杂波堆时，该问题愈发严重。例如，在家庭环境中，厨房、餐厅与接待区常出现成堆玻璃器皿，其对现代机器人而言基本不可见。我们提出 GlassLoc 算法，利用光场感知在透明杂波中检测透明物体的抓取位姿。GlassLoc 依据深度似然体（DLV）描述子对空间中可抓取位置进行分类。我们将 DLV 扩展以从多个光场视角推断给定空间上透明物体的占据情况。我们在搭载初代 Lytro 的 Michigan Progress Fetch 上演示并评估了 GlassLoc 算法。我们通过针对轻度杂波中多种透明玻璃器皿的抓取检测与执行实验评估了算法的有效性。
引用
@article{arxiv.1909.04269,
title = {GlassLoc: Plenoptic Grasp Pose Detection in Transparent Clutter},
author = {Zheming Zhou and Tianyang Pan and Shiyu Wu and Haonan Chang and Odest Chadwicke Jenkins},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.04269},
year = {2019}
}
备注
Accepted to the 2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. Contact: Zheming Zhou, [email protected]