面向机器人装箱的低分辨率下一最佳视图
机器人学
2026-01-27 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
使用机器人实现物体装箱的自动化是工业自动化中的一个关键挑战，其中高效的物体感知起着基础性作用。本文聚焦于无需精确三维重建的场景，优先考虑具有成本效益且可扩展的解决方案。所提出的低分辨率下一最佳视图（LR-NBV）算法利用一个效用函数来平衡位姿冗余与采集密度，确保高效的物体重建。实验验证表明，LR-NBV 始终优于标准 NBV 方法，以显著更少的位姿实现了相当的精度。该方法被证明非常适合需要效率、可扩展性和适应性，且不依赖高精度传感的应用。
引用
@article{arxiv.2505.04228,
title = {Low Resolution Next Best View for Robot Packing},
author = {Giuseppe Fabio Preziosa and Chiara Castellano and Andrea Maria Zanchettin and Marco Faroni and Paolo Rocco},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.04228},
year = {2026}
}
备注
Paper accepted at IFAC ROBOTICS 2025