ビンピッキングのための距離・濃淡画像を最ゆうに統合する高精度高安定なモデルフィッティング手法(インタラクション,VR,ロボットビジョン,<特集>画像の認識・理解論文)
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概要
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乱雑に山積み供給された工業用部品のビンピッキングのための三次元位置姿勢推定手法について述べる.そのためのアプローチとして,物体の形状を表す三次元モデルを濃淡画像と距離画像に対して同時にフィッティングする手法を提案する.濃淡画像上の計測誤差と三次元空間中の計測誤差は,計測している物理量が異なるため,単純な誤差最小化手法は適用できない.そこで,本論文では,異なる物理量の計測データに含まれている誤差がそれぞれ固有の確率分布に従うものとして,最ゆう推定により位置姿勢を推定する.また,三次元モデルと濃淡画像,距離画像の対応付け処理の枠組みを画像平面へのモデル投影として統一化することにより,高速な対応付け処理を実現する.実際に部品を山積みしたシーンの実データを利用した実験を行い,本手法の有効性を示す.
- 2011-08-01
著者
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