基于 B 样条链式多重随机矩阵模型的细长可变形对象形状估计
机器人学
2020-04-14 v1 计算机视觉与模式识别
系统与控制
系统与控制
摘要
本文提出一种 B 样条链式多重随机矩阵表示来建模细长可变形对象的几何特征。细长可变形对象的超自由度结构使其形状估计具有挑战性。基于所提模型的似然函数，推导了一种期望最大化（EM）方法以估计细长可变形对象的形状。提出了一种基于欧几里得最小生成树（EMST）的分裂与合并方法，为 EM 算法提供初始化。所提算法在细长可变形对象的形状估计场景中进行了评估，例如具有各种构型（包括有交叉的构型）的静态绳索、绳索与塑料管的连续操控，以及两根塑料管的装配。计算了执行时间，并基于估计宽度值与其真实值的比较以及交并比（IoU）度量评估了形状估计结果的准确性。
引用
@article{arxiv.2004.05233,
title = {Shape Estimation for Elongated Deformable Object using B-spline Chained Multiple Random Matrices Model},
author = {Gang Yao and Ryan Saltus and Ashwin Dani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.05233},
year = {2020}
}