機械知覚&ロボティクスグループ
中部大学

Deep Learning Robotics Detection 口頭発表

Generative Adversarial Networksを用いたからあげピッキングにおける前処理としての画像変換

Author
今枝航, 真野航輔, 大島彩佳里, 平川翼, 山下隆義, 藤吉弘亘
Publication
ビジョン技術の実利用ワークショップ, 2020

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把持位置推定手法であるFast Graspability Evaluationは,デプス画像に対してハンドテンプレートを畳み込み,把持位置を推定することができる.しかし,実測データはノイズが多い.そのため,前処理としてセグメンテーションなどを用いてワークごとに処理が出来ない場合,把持位置推定精度は低下する.そこで,Generative Adversarial Networksの応用手法であるSimGANをベースとした提案手法を用いて,デプス画像をCG画像に変換することで,ノイズ除去等を行う.提案手法を用いることで,平滑化やバイラテラルフィルタなどのノイズ除去と比較して,より高精度な把持を確認した.

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