通过渲染与比较估计单视图下机器人位姿与关节角
计算机视觉与模式识别
2021-04-20 v1 机器人学
摘要
我们提出RoboPose，一种从单张RGB图像估计已知铰接式机器人的关节角及6D相机到机器人位姿的方法。这是一个重要问题，可赋予移动与巡回自治系统在非仪器化环境中仅利用视觉信息与其他机器人交互的能力，尤其在协作机器人背景下。它也具有挑战性，因为机器人具有多个自由度以及无限的可能构型空间，在单相机成像时常导致自遮挡与深度歧义。本工作的贡献有三方面。首先，我们提出一种新的渲染与比较（render & compare）方法，用于估计铰接式机器人的6D位姿与关节角，该方法可由合成数据训练，在测试时泛化至未见过的机器人构型，并可应用于多种机器人。其次，我们通过实验证明了机器人参数化对迭代位姿更新的重要性，并设计了独立于机器人结构的参数化策略。最后，我们在现有基准数据集上针对四种不同机器人展示了实验结果，并表明我们的方法显著优于当前最优（SOTA）。代码与预训练模型可在项目网页 https://www.di.ens.fr/willow/research/robopose/ 获取。
引用
@article{arxiv.2104.09359,
title = {Single-view robot pose and joint angle estimation via render & compare},
author = {Yann Labbé and Justin Carpentier and Mathieu Aubry and Josef Sivic},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.09359},
year = {2021}
}
备注
Accepted at CVPR 2021 (Oral)