W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Rozdział

Pobierz BibTeX

Tytuł

CNNs for State Estimation of Articulated Objects

Autorzy

[ 1 ] Instytut Robotyki i Inteligencji Maszynowej, Wydział Automatyki, Robotyki i Elektrotechniki, Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[2.2] Automatyka, elektronika, elektrotechnika i technologie kosmiczne

Rok publikacji

2022

Typ rozdziału

rozdział w monografii naukowej / referat

Język publikacji

angielski

Słowa kluczowe
EN
  • articulated objects
  • robot perception
  • deep learning in robotics
Streszczenie

EN In this paper, we deal with the problem of state estimation of articulated objects during robotic interaction. The robot equipped with an RGB-D camera has to estimate the joint position and rotation of the articulated object when manipulating the object. The problem of accurate state estimation is challenging due to the properties of the RGB-D sensor. The known solutions require some assumptions about the shape of the objects. In this paper, we propose the application of Convolutional Neural Networks to the state estimation of articulated objects from two pairs of RGB-D images.

Strony (od-do)

112 - 115

URL

https://wydawnictwo.umg.edu.pl/pp-rai2022/pdfs/26_pp-rai-2022-072.pdf

Książka

Proceedings of the 3rd Polish Conference on Artificial Intelligence PP-RAI'2022, April 25-27, 2022, Gdynia, Poland

Zaprezentowany na

3rd Polish Conference on Artificial Intelligence PP-RAI'2022, 25-27.04.2022, Gdynia, Polska

Punktacja Ministerstwa / rozdział

20

Ta strona używa plików Cookies, w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika. Aby dowiedzieć się więcej przeczytaj o plikach Cookies i Polityce Prywatności.