基于下一视点估计的相机机械臂控制对象姿态估计
机器人学
2025-04-25 v1 人工智能
摘要
我们开发了一种新方法，用于估计简单形状产品的下一视点 (NV)，以适用于零售店中的产品显示机器人。基于 RGBD 相机的神经网络姿态估计方法精度高，但当相机在当前视点获取较少纹理和形状特征时，其精度显著下降。然而，针对简单形状对象的先前基于数学模型的方法难以估计有效的 NV。因此，我们关注姿态估计与 NV 估计之间的关系：当姿态估计更精确时，NV 估计也更精确。基于此，我们开发了一种同时估计 NV 的新型姿态估计神经网络。实验结果表明，NV 估计实现了 77.3% 的姿态估计成功率，较基于数学模型的 NV 计算高出 7.4 个百分点。此外，我们验证使用该方法的机器人可实现 84.2% 的产品展示。
引用
@article{arxiv.2504.17424,
title = {Object Pose Estimation by Camera Arm Control Based on the Next Viewpoint Estimation},
author = {Tomoki Mizuno and Kazuya Yabashi and Tsuyoshi Tasaki},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.17424},
year = {2025}
}