新的過濾器增強(qiáng)了機(jī)器人對6-D姿態(tài)估計(jì)的視覺

機(jī)器人擅長制作相同的重復(fù)動(dòng)作，例如裝配線上的簡單任務(wù)。(拿起一個(gè)杯子。把它翻過來。把它放下。)但是當(dāng)它們在環(huán)境中移動(dòng)時(shí)，它們?nèi)狈Ω兄矬w的能力。(一個(gè)人撿起一個(gè)杯子，把它放在一個(gè)隨機(jī)位置，機(jī)器人必須將其取回。)最近由伊利諾伊大學(xué)厄本那 - 香檳分校，NVIDIA，華盛頓大學(xué)和斯坦福大學(xué)的研究人員進(jìn)行了一項(xiàng)研究。大學(xué)，在6D物體姿態(tài)估計(jì)上開發(fā)過濾器，為機(jī)器人提供更大的空間感知，使他們能夠更準(zhǔn)確地操縱物體并在空間中導(dǎo)航。

而3-d構(gòu)成提供位置信息上X，Y，和的Z軸相對位置對象相對于相機(jī)-6D構(gòu)成給出一個(gè)更全面的了解。“就像在飛行中描述飛機(jī)一樣，機(jī)器人還需要知道物體方向的三個(gè)維度 - 它的偏航，俯仰和滾動(dòng)，”與部門副教授Timothy Bretl一起學(xué)習(xí)的博士生Shinke Deng說。一號(hào)航空航天工程學(xué)院

在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中，所有這六個(gè)維度都在不斷變化。

“我們希望機(jī)器人能夠在物體從一個(gè)位置移動(dòng)到另一個(gè)位置時(shí)跟蹤物體，”鄧說。

鄧解釋說，這項(xiàng)工作是為了改善計(jì)算機(jī)視覺。他和他的同事們開發(fā)了一種過濾器來幫助機(jī)器人分析空間數(shù)據(jù)。過濾器查看每個(gè)粒子，或由相機(jī)針對對象收集的圖像信息，以幫助減少判斷錯(cuò)誤。

“在基于圖像的6D姿勢估計(jì)框架中，粒子濾波器使用大量樣本來估計(jì)位置和方向，”鄧說。“每個(gè)粒子就像一個(gè)假設(shè)，是對我們想要估計(jì)的位置和方向的猜測。粒子濾波器使用觀察來計(jì)算來自其他粒子的信息的重要性值。過濾器消除了不正確的估計(jì)。

“我們的程序不僅可以估計(jì)單個(gè)姿勢，還可以估計(jì)物體方向的不確定性分布，”鄧說。“以前，還沒有一個(gè)系統(tǒng)來估計(jì)物體方向的完整分布。這為機(jī)器人操縱提供了重要的不確定性信息。”

用于6D對象姿勢跟蹤的PoseRBPF框架概述。該方法利用Rao-Blackwellized粒子濾波器和自動(dòng)編碼器網(wǎng)絡(luò)來估計(jì)3D平移以及來自視頻序列的目標(biāo)對象的3D旋轉(zhuǎn)的完全分布。圖片來源：伊利諾伊大學(xué)Aeropsace工程系

該研究在Rao-Blackwellized粒子濾波框架中使用6D物體姿態(tài)跟蹤，其中物體的3-D旋轉(zhuǎn)和3-D平移被分離。這使得研究人員的方法(稱為PoseRBPF)能夠有效地估計(jì)物體的三維平移以及三維旋轉(zhuǎn)的完全分布。因此，PoseRBPF可以跟蹤具有任意對稱性的對象，同時(shí)仍然保持足夠的后驗(yàn)分布。

“我們的方法在兩個(gè)6D姿態(tài)估計(jì)基準(zhǔn)上實(shí)現(xiàn)了最先進(jìn)的結(jié)果，”鄧說。

該研究“PoseRBPF：用于6D物體姿態(tài)估計(jì)的Rao-Blackwellized粒子濾波器”在德國弗賴堡的機(jī)器人科學(xué)與系統(tǒng)會(huì)議上發(fā)表。它由鄧新科，Arsala Mousavian，Yu Xiang，F(xiàn)ei Xia，Timothy Bretl和Dieter Fox共同撰寫。