多视角RGB-D图像中物体的支撑关系分析
计算机视觉与模式识别
2019-05-13 v1
摘要
理解物体间的物理关系，尤其是其支撑关系，对机器人操作至关重要。已有关于在RGB-D图像中推理简单配置的支撑关系和结构稳定性的工作。在本文中，我们提出一种方法，利用定性推理和直观物理模型，从同一场景但不同视角拍摄的一组RGB-D图像中提取更详细的物理知识。与提供简单接触关系图并对凸形近似稳定性不同，我们的方法能够基于体素表示提供详细的支撑关系分析。具体而言，可识别物体间真实的支撑关系（例如，一个物体是否通过在侧面接触来支撑另一物体，或上方物体是否有助于下方物体的稳定性）。我们将该方法应用于仓库场景中获取的真实世界结构，并展示其按预期工作。
引用
@article{arxiv.1905.04084,
title = {Support Relation Analysis for Objects in Multiple View RGB-D Images},
author = {Peng Zhang and Xiaoyu Ge and Jochen Renz},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.04084},
year = {2019}
}