機械知覚&ロボティクスグループ
中部大学

Deep Learning 口頭発表

面セグメンテーションに基づく6D-PoseNetによる位置姿勢推定

Author
大西剛史, 平川翼, 山下隆義, 藤吉弘亘
Publication
日本ロボット学会学術講演会

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コンビニ等の陳列廃棄タスクにおいて,ロボットで物体を把持するには多品種の物体の位置姿勢を推定する必要がある.姿勢推定には距離情報を用いるのが一般的であるが,光の反射や表面の材質により計測の際に点群が欠損するという問題がある.これは姿勢推定の失敗を引き起こす大きな要因となる.そこで,本研究では距離情報を用いない姿勢推定を実現することを目的とする.また,同じ形状の物体でも商品によりテクスチャは異なるため,新たな商品に対して姿勢推定精度は低下する.そこで,物体のテクスチャに依存しない姿勢推定が求められる.本研究では,対象物体に対して面セグメンテーションを行うことで,テクスチャの差異を吸収し,セグメンテーション画像を用いた 6D姿勢推定法を提案する.

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